基于分类融合和关联规则挖掘的图像语义标注

• 作者: 秦铭 蔡明
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像标注 K-means聚类 支持向量机 关联规则挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 950-956
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4716字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.05.026

摘要

图像语义自动标注问题是现阶段一个具有挑战性的难题.在跨媒体相关模型基础上,提出了融合图像类别信息的图像语义标注新方法,并利用关联规则挖掘算法改善标注结果.首先对图像进行低层特征提取,用“视觉词袋”描述图像;然后对图像特征分别进行K-means聚类和基于支持向量机的多类别分类,得到图像相似性关系和类别信息;计算语义标签和图像之间的概率关系,并将图像类别信息作为权重融合到标签的统计概率中,得到候选标注词集;最后以候选标注词概率为依据,利用改善的关联规则挖掘算法挖掘文本关联度,并对候选标注词集进行等频离散化处理,从而得到最终标注结果.在图像集Corel上进行的标注实验取得了较为理想的标注结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡明	江南大学物联网工程学院	59	712	10.0	26.0
2	秦铭	江南大学物联网工程学院	1	1	1.0	1.0