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摘要:
在机器视觉系统的训练过程中,需要大量带有标签的图像来增强识别能力.传统的方法是召集一部分人进行独立注释,效率低,质量差.本文设计一个基于众包的图像标注系统.该系统利用协同过滤技术将图片推送给具有相应专业或兴趣爱好的志愿者,然后通过语义处理算法对同一幅图片的标签集进行整理和归类,最后得出准确有效的标签.实验结果表明,该系统比传统图像标注方法有更好的鲁棒性和更高的效率.
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文献信息
篇名 基于众包的图片标注系统
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 图片标注系统 协同过滤算法 标签语义处理 标签推荐算法
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 数据库与数据挖掘
研究方向 页码范围 112-116
页数 5页 分类号 TP311.1
字数 4316字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.08.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王菲 河海大学计算机与信息学院 9 24 3.0 4.0
2 陈峙宇 河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室 1 0 0.0 0.0
11 吕坦悦 河海大学计算机与信息学院 2 0 0.0 0.0
12 段震伟 河海大学计算机与信息学院 1 0 0.0 0.0
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协同过滤算法
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标签推荐算法
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计算机与现代化
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1006-2475
36-1137/TP
大16开
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44-121
1985
chi
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