【摘要】：近些年來,隨著信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上各種數(shù)據(jù)信息呈爆發(fā)式增長,人們正從信息時代步入大數(shù)據(jù)時代,對這些數(shù)據(jù)進行整理、分析、理解將產(chǎn)生巨大的價值。不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)上絕大多數(shù)據(jù)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),而這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中圖像占了較大部分,對互聯(lián)網(wǎng)中圖像的分析、研究顯得愈發(fā)重要。由于人們所理解的語義信息與圖像底層特征之間“語義鴻溝”的存在,用戶想要從海量的互聯(lián)網(wǎng)圖片中尋找出自己感興趣的圖片是較為困難的,迫切需要一種方法來方便用戶尋找到所期望的圖片,因此,連接高層語義與低層圖像特征的方法逐步成為研究的一個熱點,而圖像自動標注技術(shù)(Automatic Image Annotation, AIA)是一個較好的填補用戶與圖片之間“語義鴻溝”的方法。傳統(tǒng)的“圖像自動標注技術(shù)”僅僅著眼于圖像本身,對圖像相關(guān)信息的利用局限于圖像本身特征而沒有考慮其他信息,在互聯(lián)網(wǎng)時代,圖像大多存儲在網(wǎng)絡(luò)上,而這些互聯(lián)網(wǎng)上圖像有著豐富的上下文信息,對這些上下文信息加以分析利用將有助于對圖像產(chǎn)生更準確、豐富的標注。本文對圖像自動標注問題進行了研究。采用了一種基于圖像特征和上下文信息的互聯(lián)網(wǎng)圖像自動標注方法來對圖像進行標注,該方法分為兩個階段,通過圖像特征進行標注以及通過上下文對圖像進行補充標注。在利用圖像特征進行標注過程中,本文同時利用了圖像深度學(xué)習(xí)特征和SURF特征對圖像進行標注,并對二者的標注結(jié)果按一定權(quán)重進行融合。本文并沒有像傳統(tǒng)方法那樣利用一個訓(xùn)練好的分類器,然后根據(jù)圖像特征對圖像進行分類,而采用了一種新的標注方法,利用已經(jīng)標注圖像與待標注圖像的相似性,來對待標注圖像進行標注,這樣就將圖像的自動標注問題轉(zhuǎn)化為圖像的檢索問題。為了加快圖像的檢索過程,本文采用B+樹森林結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)高維向量的快速近似最近鄰(ANN)檢索。該結(jié)構(gòu)基于圖像特征,通過構(gòu)造多個由隨機向量構(gòu)成的隨機分類平面來對樣本圖像特征進行劃分,位于隨機分類平面兩側(cè)的特征分別被劃分到分類平面的不同子樹中,再采用與上層不同的隨機分類平面對分類結(jié)果進行二分類,重復(fù)以上過程,直至該類中的圖片數(shù)量不超過闕值為止,最終形成B+樹類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),通過構(gòu)造多個這樣的B+樹形成B+樹森林。在利用深度學(xué)習(xí)進行圖像標注時,利用上述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對待標注圖片特征進行劃分,理論上,和待標注圖片劃分在相同葉子節(jié)點的樣本圖片與待標注圖片相似度高,利用這些圖片與待標注圖片的相似度對樣本圖像的標注進行加權(quán)投票,可得到待標注圖像的深度學(xué)習(xí)標注。對于SURF特征標注過程,采用與深度學(xué)習(xí)標注類似的思想,在樣本圖像庫中檢索SURF特征最相似的TopN張圖片,對這TopN張圖片的標注進行加權(quán),可得到待標注圖像的SURF特征標注。對深度學(xué)習(xí)標注結(jié)果和SURF標注結(jié)果按照一定的權(quán)重進行融合即可得到圖像特征標注。圖像的上下文往往包含與圖像內(nèi)容相關(guān)的信息,通過對圖像上下文信息的分析挖掘,將產(chǎn)生更加豐富準確的標注。本文通過圖像上下文信息對圖像進行補充標注。利用RAKE算法對圖像的上下文信息進行核心關(guān)鍵詞提取,可得到圖像的上下文關(guān)鍵詞及對應(yīng)的權(quán)重,為了防止引入無關(guān)的上下文信息,產(chǎn)生錯誤的標注結(jié)果,本文利用該關(guān)鍵詞標注與圖像特征標注的杰卡德距離來對上下文關(guān)鍵詞標注的權(quán)重進行重新加權(quán),然后對加權(quán)之后關(guān)鍵詞標注集合與特征標注集合進行合并,對每個標注按照其權(quán)重大小進行排序,并按照一定的閾值進行選取,即可得到最終的圖像標注結(jié)果。與傳統(tǒng)方法相比,本文所方法的優(yōu)點是無需對每個標簽進行單獨訓(xùn)練、標注效率高,且由于本文方法不受訓(xùn)練集或者標注詞集合的限制,標注結(jié)果更加豐富。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2670402