【摘要】：在為自動圖像標(biāo)注構(gòu)建相似圖的過程中,針對傳統(tǒng)的方法是基于圖像間的視覺相似性,其沒有考慮到數(shù)據(jù)集中某個子數(shù)據(jù)集內(nèi)的結(jié)構(gòu)信息這一問題,提出一種基于Voronoi k階鄰近圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)自動圖像標(biāo)注方法。該方法充分考慮Voronoi k階鄰近圖能很好地表達(dá)空間目標(biāo)的影響區(qū)域以及可以方便地進行空間鄰近的描述與推理的特性,將特征空間內(nèi)的圖像數(shù)據(jù)點分布信息融合到點對間的相似度量表示中,利用未標(biāo)注樣本挖掘圖像特征的內(nèi)在規(guī)律,然后把半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法和多標(biāo)記學(xué)習(xí)有效結(jié)合起來,從而達(dá)到對圖像進行自動標(biāo)注。實驗結(jié)果表明,提出的標(biāo)注方法可行,同時標(biāo)注結(jié)果與傳統(tǒng)的標(biāo)注方法相比得到了明顯改善。
[Abstract]:In the process of constructing similarity graph for automatic image annotation, the traditional method is based on the visual similarity between images, which does not take into account the structural information in a subdataset in the dataset. A semi-supervised learning automatic image tagging method based on Voronoi k-order adjacent graph is proposed. This method takes fully into account that Voronoi k-order adjacent graphs can well express the influence region of spatial objects and can be used to describe and infer spatial neighbor conveniently. The distribution information of image data points in feature space is fused into the similarity metric representation between point pairs, and the inherent laws of image features are mined by using unlabeled samples, and then the semi-supervised learning method and multi-label learning are effectively combined. In order to achieve automatic image tagging. The experimental results show that the proposed labeling method is feasible and the results are improved obviously compared with the traditional labeling methods.
【作者單位】： 安徽大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;合肥師范學(xué)院計算機學(xué)院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2220894