本文選題：距離測(cè)度學(xué)習(xí)　切入點(diǎn)：近鄰傳播(AP)聚類算法　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年23期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)有效利用圖像底層視覺(jué)特征和圖像語(yǔ)義特征進(jìn)行圖像標(biāo)注,提出一種改進(jìn)的AP(Affinity Propagation)聚類標(biāo)注模型。首先采用半監(jiān)督距離測(cè)度學(xué)習(xí)算法,融合圖像語(yǔ)義信息,訓(xùn)練得到新的距離測(cè)度。然后使用新的距離測(cè)度對(duì)每一類圖像進(jìn)行AP聚類,生成各類圖像的聚類中心,計(jì)算待標(biāo)注圖像到各類圖像聚類中心的平均距離,確定待標(biāo)注圖像類別。最后計(jì)算待標(biāo)注圖像到類內(nèi)各個(gè)聚類中心的距離,確定待標(biāo)注圖像類內(nèi)類別,統(tǒng)計(jì)該類別下圖像的標(biāo)注詞,作為待標(biāo)注圖像的標(biāo)注詞。在Corel5K和NUS-WIDE數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),經(jīng)驗(yàn)證,該方法有效提高了標(biāo)注精度。
[Abstract]:In this paper, an improved AP(Affinity Propagation clustering model is proposed to effectively utilize the image underlying visual features and image semantic features. Firstly, a semi-supervised distance measure learning algorithm is used to fuse the image semantic information. Then we use the new distance measure to cluster each kind of image by AP clustering, generate the clustering center of each kind of image, calculate the average distance between the image to be tagged and the cluster center of each kind of image. Finally, the distance between the image to be tagged and each cluster center within the cluster is calculated, and the category of the image to be labeled is determined, and the tagging words of the image under the category are counted. As the tagging words of the image to be tagged, the experiments are carried out on the Corel5K and NUS-WIDE data sets, and it is proved that the method can effectively improve the accuracy of the tagging.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)文化與數(shù)字傳播北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院;
【基金】：網(wǎng)絡(luò)文化與數(shù)字傳播北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(No.ICDD201504) 國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61271304) 北京成像技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心項(xiàng)目(No.BAICIT-2016003) 2014年度國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金委托課題(No.14@ZH036)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1606074