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一種基于圖劃分和圖像搜索引擎的圖像標(biāo)注改善算法

發(fā)布時間:2018-06-25 19:39

  本文選題:圖像標(biāo)注改善 + 圖劃分 ; 參考:《計算機(jī)研究與發(fā)展》2011年07期


【摘要】:提出了一種基于圖劃分和圖像搜索引擎的圖像標(biāo)注改善算法,通過對待標(biāo)注圖像的候選標(biāo)注詞進(jìn)行去噪處理,提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性.算法的核心思想是將候選標(biāo)注詞作為圖的頂點(diǎn),將標(biāo)注詞間的相關(guān)度作為邊的權(quán)值,從而把圖像標(biāo)注改善問題轉(zhuǎn)換為圖劃分問題.用2個參數(shù)對標(biāo)注詞間的相似度進(jìn)行加權(quán)處理后計算出邊的權(quán)值:參數(shù)1是根據(jù)圖像搜索引擎返回結(jié)果計算出的候選標(biāo)注詞與待標(biāo)注圖像視覺特征之間的相關(guān)度;參數(shù)2是候選標(biāo)注詞在待標(biāo)注圖像所屬頁面中的重要程度,此參數(shù)僅適用于Web圖像.然后,用啟發(fā)式最大割算法對構(gòu)造出的圖進(jìn)行二劃分,最后從劃分出的2個頂點(diǎn)集中選擇其一作為最終標(biāo)注.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對比已有方法,使用本算法對非Web圖像和Web圖像進(jìn)行標(biāo)注改善后,最終的標(biāo)注結(jié)果都更加準(zhǔn)確.
[Abstract]:An improved algorithm for image tagging based on graph partitioning and image search engine is proposed. The denoising of candidate tagging words in tagged images is processed to improve the accuracy of tagging. The core idea of the algorithm is to take candidate tagging words as vertices of graphs and the correlation between tagged words as weights of edges, so as to transform the problem of image tagging improvement into graph partitioning problems. Two parameters are used to weigh the similarity between tagged words to calculate the edge weight: parameter 1 is the correlation between the candidate tagged words and the visual features of the image to be tagged according to the result of the image search engine. Parameter 2 is the degree of importance of candidate tagging words in the page of the image to be tagged, and this parameter is only suitable for Web images. Then, a heuristic maximum cut algorithm is used to divide the constructed graph. Finally, one of the two vertices is selected as the final annotation from the two vertices set. The experimental results show that, compared with the existing methods, the final labeling results are more accurate after using this algorithm to improve the tagging of non-Web images and Web images.
【作者單位】: 山東大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;山東經(jīng)濟(jì)學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;山東省數(shù)字媒體技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60970047,60970048) 山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(Y2008G19) 山東省科技攻關(guān)計劃基金項(xiàng)目(2007GG10001002) 山東省高等學(xué)校科技計劃基金項(xiàng)目(J10LG69)
【分類號】:TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 王斌;圖像檢索中自動標(biāo)注與快速相似搜索技術(shù)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前6條

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相關(guān)重要報紙文章 前1條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前7條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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6 施培蓓;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中聚類算法的研究[D];江南大學(xué);2008年

7 李宏偉;一種綜合先驗(yàn)信息的從自然圖像中提取感興趣物體的新方法[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

8 郭志偉;青州市信訪局上訪管理系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D];山東大學(xué);2010年

9 張振楠;藍(lán)圖網(wǎng)絡(luò)信息資訊客戶管理系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D];山東大學(xué);2010年

10 石美;基于圖論的閾值化圖像分割方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2011年



本文編號:2067251

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