本文關(guān)鍵詞：基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像語(yǔ)義標(biāo)注研究

  更多相關(guān)文章： 連續(xù)預(yù)測(cè) 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 圖像標(biāo)注 圖學(xué)習(xí) 多標(biāo)簽

【摘要】：在當(dāng)今數(shù)字化生活中,多媒體數(shù)據(jù)與日俱增,大數(shù)據(jù)時(shí)代更讓多媒體數(shù)據(jù)在人們的生活中起到至關(guān)重要的作用。在多媒體數(shù)據(jù)中,占最大多數(shù)的是圖像和視頻,而圖像是視頻的基礎(chǔ),自然在多媒體數(shù)據(jù)管理中起著舉足輕重的作用�？焖贉�(zhǔn)確的圖像檢索,讓人們通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)可以快速有效的進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)活動(dòng),很大程度上提高人們的生活質(zhì)量。而自動(dòng)圖像標(biāo)注是基于圖像內(nèi)容檢索中重要而具有挑戰(zhàn)性的工作,它可以在一定程度上解決語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題。如果能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)圖像標(biāo)注,那么現(xiàn)有的圖像檢索問(wèn)題實(shí)際就可以轉(zhuǎn)化成技術(shù)已相當(dāng)成熟的文本檢索問(wèn)題。因此,自動(dòng)圖像標(biāo)注的研究是一個(gè)很有意義的課題。(1)圖像低層特征提取是圖像標(biāo)注的基礎(chǔ)。論文詳細(xì)闡述了圖像低層特征提取的方法,通過(guò)在不同的圖像特征上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn),比較分析了各類圖像特征的特點(diǎn),總結(jié)和歸納了各方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍。(2)為了解決圖像低層特征與高層語(yǔ)義之間存在語(yǔ)義鴻溝,本文在基于圖標(biāo)簽傳播原理和基礎(chǔ)上,研究基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法,實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽的有效傳播,并在圖像分類實(shí)驗(yàn)上驗(yàn)證了方法的有效性。結(jié)合多標(biāo)簽的特點(diǎn),研究了基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像語(yǔ)義標(biāo)注方法,分析了該方法的時(shí)間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能提高圖像標(biāo)注的準(zhǔn)確度。(3)圖像標(biāo)注的結(jié)果不可避免地存在噪聲,和存在標(biāo)簽之間的不一致性以及標(biāo)簽無(wú)意義等現(xiàn)象。針對(duì)這些問(wèn)題,研究了基于共生關(guān)系模型的圖像標(biāo)注優(yōu)化方法進(jìn)行標(biāo)注優(yōu)化。采用共生關(guān)系模型方法挖掘出語(yǔ)義之間的相互關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)初始語(yǔ)義進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明進(jìn)行標(biāo)簽優(yōu)化使標(biāo)注準(zhǔn)確度有明顯提高。本文在研究圖像特征提取的基礎(chǔ)上,提取出能準(zhǔn)確表達(dá)圖像視覺(jué)信息的圖像特征。在此基礎(chǔ)上,借助我們研究的圖像標(biāo)注算法實(shí)現(xiàn)圖像標(biāo)注。本文從圖像的特征提取、構(gòu)筑有效的標(biāo)注模型、對(duì)得到的標(biāo)簽進(jìn)行優(yōu)化三個(gè)方面來(lái)改進(jìn)圖像標(biāo)注的性能。取得了很好的效果。
【關(guān)鍵詞】：連續(xù)預(yù)測(cè) 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 圖像標(biāo)注 圖學(xué)習(xí) 多標(biāo)簽
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-16
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-13
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第二章 圖像特征提取與分析16-28
• 2.1 圖像特征分析16
• 2.2 圖像特征提取16-23
• 2.2.1 顏色特征17-19
• 2.2.2 紋理特征19-20
• 2.2.3 邊緣特征20-23
• 2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析23-27
• 2.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)23
• 2.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析23-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)28-40
• 3.1 基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)28-31
• 3.2 基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)31-36
• 3.2.1 圖的構(gòu)造31-33
• 3.2.2 基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)33-36
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析36-38
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)36-37
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)分析37-38
• 3.4 本章小結(jié)38-40
• 第四章 基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像語(yǔ)義標(biāo)注40-55
• 4.1 基于連續(xù)預(yù)測(cè)的多標(biāo)簽半監(jiān)督學(xué)習(xí)41-45
• 4.2 基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像語(yǔ)義標(biāo)注45-46
• 4.3 基于共生關(guān)系模型的圖像標(biāo)注優(yōu)化46-49
• 4.4 實(shí)驗(yàn)49-54
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)49-50
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析50-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 總結(jié)與展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-63
• 致謝63-64
• 研究成果及發(fā)表的論文64
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文64
• 參加的科研項(xiàng)目64

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉建忠;;圖像邊緣的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)分析[J];軟件;2011年05期

2 陳文兵;張小磊;;基于圖像邊緣的能見(jiàn)度計(jì)算方法[J];微型電腦應(yīng)用;2009年04期

3 曾友州;胡瑩;曾偉一;鄭曉霞;;提取數(shù)字圖像邊緣的算法比較[J];成都航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2009年04期

4 潘衛(wèi)國(guó);鮑泓;何寧;;一種傳統(tǒng)中國(guó)書(shū)畫(huà)圖像的二分類方法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2012年03期

5 周濤;陸惠玲;拓守恒;馬競(jìng)先;楊德仁;;基于非凸區(qū)域下近似的圖像邊緣修補(bǔ)算法[J];寧夏大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年01期

6 唐亮;唐娉;閻福禮;鄭柯;;HJ-1 CCD圖像自動(dòng)幾何精糾正系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年S2期

7 宋建中;;噴霧圖像的自動(dòng)分析[J];光學(xué)機(jī)械;1988年04期

8 張錦華;孫挺;;引入像點(diǎn)融合度修補(bǔ)的圖像邊緣化參差拼接實(shí)現(xiàn)[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2014年08期

9 張曉清;;摳圖另一法[J];數(shù)字世界;2002年11期

10 潘泓;夏良正;;一種基于圖像邊緣的矩計(jì)算方法[J];模式識(shí)別與人工智能;2003年03期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陸成剛;陳剛;張但;閔春燕;;圖像邊緣的優(yōu)化模型[A];'2002系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)論文集（第四卷）[C];2002年

2 王偉凝;余英林;張劍超;;圖像的動(dòng)感特征分析[A];第一屆中國(guó)情感計(jì)算及智能交互學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2003年

3 韓焱;王明泉;宋樹(shù)爭(zhēng);;工業(yè)射線圖像的退化與恢復(fù)方法[A];新世紀(jì) 新機(jī)遇 新挑戰(zhàn)——知識(shí)創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（下冊(cè)）[C];2001年

4 王強(qiáng);王風(fēng);;一種保持圖像幾何特征的去噪模型[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)第五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

5 王培珍;楊維翰;陳維南;;圖像邊緣信息的融合方案研究[A];中國(guó)圖象圖形學(xué)會(huì)第十屆全國(guó)圖像圖形學(xué)術(shù)會(huì)議（CIG’2001）和第一屆全國(guó)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)研討會(huì)（CVR’2001）論文集[C];2001年

6 李大鵬;禹晶;肖創(chuàng)柏;;圖像去霧的無(wú)參考客觀質(zhì)量評(píng)測(cè)方法[A];第十五屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

7 孟晉麗;張毅;金林;;圖像中混合噪聲的小波域?yàn)V除方法[A];2007'儀表，，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（一）[C];2007年

8 漆琳智;張超;吳向陽(yáng);;引導(dǎo)濾波的單幅圖像前景精確提取[A];浙江省電子學(xué)會(huì)2013學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2013年

9 張明慧;;基于模糊蒙片算法的CR圖像邊緣增強(qiáng)[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（1）[C];2008年

10 王亮亮;李明;高昕;;強(qiáng)模糊空間目標(biāo)圖像邊緣獲取方法研究[A];第九屆全國(guó)光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2010年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 吳飛;無(wú)邊距照片打印三部曲[N];中國(guó)電腦教育報(bào);2003年

2 艾思平翻譯;視頻編碼軟件CCE SP2操作指南(9)[N];電子報(bào);2009年

3 ;B超術(shù)語(yǔ)解釋[N];農(nóng)村醫(yī)藥報(bào)（漢）;2008年

4 ;圖像質(zhì)量調(diào)整秘技[N];電腦報(bào);2001年

5 馬駿睿 皓月;制作版畫(huà)效果圖片[N];中國(guó)攝影報(bào);2007年

6 艾思平翻譯;視頻編碼軟件CCE SP2操作指南(14)[N];電子報(bào);2009年

7 西安 張正倉(cāng);I~（2）C總線控制的HG-2220AV液晶屏視頻信號(hào)驅(qū)動(dòng)板[N];電子報(bào);2003年

8 ;令挑剔的人也刮目相看[N];中國(guó)電子報(bào);2001年

9 侯杰;國(guó)產(chǎn)芯片進(jìn)軍移動(dòng)多媒體市場(chǎng)[N];人民郵電;2003年

10 于亮、阿鯤;技術(shù)“掃”天下[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2002年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 梁福來(lái);低空無(wú)人機(jī)載UWB SAR增強(qiáng)成像技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

2 周靜;基于憶阻器的圖像處理技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 賈茜;基于時(shí)—空域插值的圖像及視頻上采樣技術(shù)研究[D];武漢大學(xué);2014年

4 李照奎;人臉圖像的魯棒特征表示方法研究[D];武漢大學(xué);2014年

5 郝紅星;基于干涉相位圖像構(gòu)建數(shù)字高程模型的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

6 楊小義;圖像特征識(shí)別算法及其在聾人視覺(jué)識(shí)別中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2015年

7 王玉明;SAR圖像地雷場(chǎng)檢測(cè)技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

8 溫景陽(yáng);圖像大容量、低失真可逆信息隱藏技術(shù)研究[D];蘭州大學(xué);2015年

9 李林;基于概率圖模型的圖像整體場(chǎng)景理解方法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

10 馮景;基于SAR圖像的海面溢油檢測(cè)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李鵬遠(yuǎn);圖像檢索算法研究及其在互聯(lián)網(wǎng)教育中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

2 萬(wàn)燕英;微聚焦X-ray圖像自適應(yīng)正則化去噪方法[D];華南理工大學(xué);2015年

3 毛雙艷;基于梯度域的圖像風(fēng)格化渲染方法的研究及其應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

4 向訓(xùn)文;RGB-D圖像顯著性檢測(cè)研究[D];華南理工大學(xué);2015年

5 曾旭;基于聚類和加權(quán)非局部的圖像稀疏去噪方法研究[D];天津理工大學(xué);2015年

6 熊楊超;圖像美學(xué)評(píng)價(jià)及美學(xué)優(yōu)化研究[D];華南理工大學(xué);2015年

7 王艷;圖像視覺(jué)顯著性檢測(cè)方法及應(yīng)用的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

8 鄭露萍;圖像二階微分特征提取及人臉識(shí)別應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

9 王思武;基于太陽(yáng)圖像的特征提取和檢索[D];昆明理工大學(xué);2015年

10 曹靜;基于暗通道先驗(yàn)算法的圖像去霧處理[D];海南大學(xué);2015年

本文編號(hào)：614604