【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(shí)代步入大數(shù)據(jù)時(shí)代,對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析、理解將產(chǎn)生巨大的價(jià)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(gè)熱點(diǎn),而圖像自動標(biāo)注技術(shù)(Automatic Image Annotation, AIA)是一個(gè)較好的填補(bǔ)用戶與圖片之間“語義鴻溝”的方法。傳統(tǒng)的“圖像自動標(biāo)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(shí)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(zhǔn)確、豐富的標(biāo)注。本文對圖像自動標(biāo)注問題進(jìn)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(biāo)注方法來對圖像進(jìn)行標(biāo)注,該方法分為兩個(gè)階段,通過圖像特征進(jìn)行標(biāo)注以及通過上下文對圖像進(jìn)行補(bǔ)充標(biāo)注。在利用圖像特征進(jìn)行標(biāo)注過程中,本文同時(shí)利用了圖像深度學(xué)習(xí)特征和SURF特征對圖像進(jìn)行標(biāo)注,并對二者的標(biāo)注結(jié)果按一定權(quán)重進(jìn)行融合。本文并沒有像傳統(tǒng)方法那樣利用一個(gè)訓(xùn)練好的分類器,然后根據(jù)圖像特征對圖像進(jìn)行分類,而采用了一種新的標(biāo)注方法,利用已經(jīng)標(biāo)注圖像與待標(biāo)注圖像的相似性,來對待標(biāo)注圖像進(jìn)行標(biāo)注,這樣就將圖像的自動標(biāo)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(shí)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(gè)由隨機(jī)向量構(gòu)成的隨機(jī)分類平面來對樣本圖像特征進(jìn)行劃分,位于隨機(jī)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(jī)分類平面對分類結(jié)果進(jìn)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(gè)這樣的B+樹形成B+樹森林。在利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像標(biāo)注時(shí),利用上述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對待標(biāo)注圖片特征進(jìn)行劃分,理論上,和待標(biāo)注圖片劃分在相同葉子節(jié)點(diǎn)的樣本圖片與待標(biāo)注圖片相似度高,利用這些圖片與待標(biāo)注圖片的相似度對樣本圖像的標(biāo)注進(jìn)行加權(quán)投票,可得到待標(biāo)注圖像的深度學(xué)習(xí)標(biāo)注。對于SURF特征標(biāo)注過程,采用與深度學(xué)習(xí)標(biāo)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(biāo)注進(jìn)行加權(quán),可得到待標(biāo)注圖像的SURF特征標(biāo)注。對深度學(xué)習(xí)標(biāo)注結(jié)果和SURF標(biāo)注結(jié)果按照一定的權(quán)重進(jìn)行融合即可得到圖像特征標(biāo)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(zhǔn)確的標(biāo)注。本文通過圖像上下文信息對圖像進(jìn)行補(bǔ)充標(biāo)注。利用RAKE算法對圖像的上下文信息進(jìn)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(cuò)誤的標(biāo)注結(jié)果,本文利用該關(guān)鍵詞標(biāo)注與圖像特征標(biāo)注的杰卡德距離來對上下文關(guān)鍵詞標(biāo)注的權(quán)重進(jìn)行重新加權(quán),然后對加權(quán)之后關(guān)鍵詞標(biāo)注集合與特征標(biāo)注集合進(jìn)行合并,對每個(gè)標(biāo)注按照其權(quán)重大小進(jìn)行排序,并按照一定的閾值進(jìn)行選取,即可得到最終的圖像標(biāo)注結(jié)果。與傳統(tǒng)方法相比,本文所方法的優(yōu)點(diǎn)是無需對每個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行單獨(dú)訓(xùn)練、標(biāo)注效率高,且由于本文方法不受訓(xùn)練集或者標(biāo)注詞集合的限制,標(biāo)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