本文關(guān)鍵詞：應用圖學習算法的跨媒體相關(guān)模型圖像語義標注

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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注詞之間的相關(guān)性,忽略標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習算法的CMRM圖像語義標注方法。該方法首先根據(jù)運動領(lǐng)域圖片訓練集中的標注詞,建立運動領(lǐng)域本體來標注圖像;然后采用傳統(tǒng)的CMRM標注算法對訓練集圖像進行第一次標注,獲得基于概率模型的圖像標注結(jié)果;最后,根據(jù)本體概念相似度,利用圖學習方法對第一次標注結(jié)果進行修正,在每幅圖像的概率關(guān)系表中選擇概率最大的N個關(guān)鍵詞作為最終的標注結(jié)果,完成第二次標注。實驗結(jié)果表明,本文提出的模型的查全率和查準率均高于傳統(tǒng)的CMRM算法。
【作者單位】： 吉林大學通信工程學院;吉林大學網(wǎng)絡中心;
【關(guān)鍵詞】： 圖像分析 圖像語義標注 跨媒體相關(guān)模型 本體 圖學習
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61371092) 吉林省教育廳“十二五”科學技術(shù)研究項目(No.2014B006)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 采用CMRM圖像標注方法對待標注圖像進行第1　引　言一次標注;3)計算待標注圖像初始標注詞在領(lǐng)域本體中的概念相似度,采用圖學習方法充分發(fā)掘?qū)D像進行語義標注[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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