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基于多特征标签相关性学习的图像自动标注
Image Annotation Based on Multiple Feature Tag Relevance Learning作者机构：北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191 东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318
出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)
年 卷 期：2013年第25卷第2期
页 面：265-269,275页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家高技术研究发展计划(2009AA012103) 国家自然科学基金重点项目(60533070) 黑龙江省教育厅基金(12511011) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目资助(12521055)
摘 要：在网络真实环境下的图像数据集上的大规模语义标注是一个研究难点。提出了一种基于多特征标签相关性学习的图像语义标注方法,针对真实环境下大规模图像集合进行自动标注。首先提取图像多种视觉特征,采用多标记学习方法在特定特征空间完成标注词相关性学习,得到每幅图像的单特征标注词相关度;然后采用一种动态阈值确定方法估计单个特征和标注词的相关度阈值;最终采用一种无监督组合方法融合多种特征标和标注词的相关性生成图像语义标签。通过互联网数据集上的测试表明了方法的有效性。
