發(fā)布時間：2018-04-16 07:44

  本文選題：圖像自動標注 + 多標簽學(xué)習(xí)�。� 參考：《計算機應(yīng)用》2017年01期

【摘要】：針對圖像自動標注中因人工選擇特征而導(dǎo)致信息缺失的缺點,提出使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本進行自主特征學(xué)習(xí)。為了適應(yīng)圖像自動標注的多標簽學(xué)習(xí)的特點以及提高對低頻詞匯的召回率,首先改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù),構(gòu)建一個多標簽學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN-MLL)模型,然后利用圖像標注詞間的相關(guān)性對網(wǎng)絡(luò)模型輸出結(jié)果進行改善。通過在IAPR TC-12標準圖像標注數(shù)據(jù)集上對比了其他傳統(tǒng)方法,實驗得出,基于采用均方誤差函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN-MSE)的方法較支持向量機(SVM)方法在平均召回率上提升了12.9%,較反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)方法在平均準確率上提升了37.9%;基于標注結(jié)果改善的CNN-MLL方法較普通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均準確率和平均召回率分別提升了23%和20%。實驗結(jié)果表明基于標注結(jié)果改善的CNN-MLL方法能有效地避免因人工選擇特征造成的信息缺失同時增加了對低頻詞匯的召回率。
[Abstract]:In view of the disadvantage of information loss caused by artificial selection of features in automatic image tagging, a convolution neural network is proposed for autonomous feature learning of samples.In order to adapt to the characteristics of multi-label learning and improve the recall rate of low-frequency words, the loss function of convolution neural network is improved, and a multi-label learning model of convolution neural network (CNN-MLL) is constructed.Then the output of the network model is improved by the correlation of image tagging words.By comparing other traditional methods on the IAPR TC-12 standard image annotation data set, the experimental results show that,The convolution neural network (CNN-MSE) based on mean-square error function improved the average recall rate by 12.9% compared with the support vector machine (SVM) method, and increased the average accuracy rate by 37.9% compared with the back-propagation neural network (BPNN) method.The average accuracy and recall rate of the improved CNN-MLL method are 23% and 20% higher than that of the conventional convolution neural network, respectively.The experimental results show that the improved CNN-MLL method can effectively avoid the loss of information caused by artificial selection of features and increase the recall rate of low-frequency words.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計劃項目(2015BAK12B00)~~
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：1757904