融合多特征的深度学习标注方法

• 作者: 杜艳玲 许琼琼 贺琪 黄冬梅
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多特征融合 深度学习 受限玻尔兹曼机 图像标注
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 224-228
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4110字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1607-0297

摘要

缩小图像低层视觉特征与高层语义之间的鸿沟,以提高图像语义自动标注的精度,是研究大规模图像数据管理的关键.提出一种融合多特征的深度学习图像自动标注方法,将图像视觉特征以不同权重组合成词包,根据输入输出变量优化深度信念网络,完成大规模图像数据语义自动标注.在通用Corel图像数据集上的实验表明,融合多特征的深度学习图像自动标注方法,考虑图像不同特征的影响,提高了图像自动标注的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄冬梅	上海海洋大学信息学院	110	578	11.0	18.0
2	贺琪	上海海洋大学信息学院	22	119	5.0	10.0
3	杜艳玲	上海海洋大学信息学院	14	156	6.0	12.0
4	许琼琼	上海海洋大学信息学院	3	18	3.0	3.0