本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用圖學(xué)習(xí)算法的跨媒體相關(guān)模型圖像語義標(biāo)注

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【摘要】：針對傳統(tǒng)跨媒體相關(guān)模型(CMRM)只考慮圖像的視覺信息與標(biāo)注詞之間的相關(guān)性,忽略標(biāo)注詞之間所具有的語義相關(guān)性的問題,本文提出了一種新的基于圖學(xué)習(xí)算法的CMRM圖像語義標(biāo)注方法。該方法首先根據(jù)運(yùn)動領(lǐng)域圖片訓(xùn)練集中的標(biāo)注詞,建立運(yùn)動領(lǐng)域本體來標(biāo)注圖像;然后采用傳統(tǒng)的CMRM標(biāo)注算法對訓(xùn)練集圖像進(jìn)行第一次標(biāo)注,獲得基于概率模型的圖像標(biāo)注結(jié)果;最后,根據(jù)本體概念相似度,利用圖學(xué)習(xí)方法對第一次標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行修正,在每幅圖像的概率關(guān)系表中選擇概率最大的N個關(guān)鍵詞作為最終的標(biāo)注結(jié)果,完成第二次標(biāo)注。實驗結(jié)果表明,本文提出的模型的查全率和查準(zhǔn)率均高于傳統(tǒng)的CMRM算法。
【作者單位】： 吉林大學(xué)通信工程學(xué)院;吉林大學(xué)網(wǎng)絡(luò)中心;
【關(guān)鍵詞】： 圖像分析 圖像語義標(biāo)注 跨媒體相關(guān)模型 本體 圖學(xué)習(xí)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(No.61371092) 吉林省教育廳“十二五”科學(xué)技術(shù)研究項目(No.2014B006)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 采用CMRM圖像標(biāo)注方法對待標(biāo)注圖像進(jìn)行第1　引　言一次標(biāo)注;3)計算待標(biāo)注圖像初始標(biāo)注詞在領(lǐng)域本體中的概念相似度,采用圖學(xué)習(xí)方法充分發(fā)掘?qū)D像進(jìn)行語義標(biāo)注[1]是圖像檢索[2-3]中非本體概念之間的關(guān)系,以優(yōu)化標(biāo)注結(jié)果。常重要且具有挑戰(zhàn)性的問題。如何建立底層視覺特征與高

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