融合多特征的深度学习标注方法

摘要：

缩小图像低层视觉特征与高层语义之间的鸿沟,以提高图像语义自动标注的精度,是研究大规模图像数据管理的关键.提出一种融合多特征的深度学习图像自动标注方法,将图像视觉特征以不同权重组合成词包,根据输入输出变量优化深度信念网络,完成大规模图像数据语义自动标注.在通用Corel图像数据集上的实验表明,融合多特征的深度学习图像自动标注方法,考虑图像不同特征的影响,提高了图像自动标注的精度.

关键词：多特征融合、深度学习、受限玻尔兹曼机、图像标注

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划9732012CB316206;国家自然科学基金61402282,61272098;上海海洋大学科技发展专项基金A2-0203-00-100210

在线出版日期：2018-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：224-228