10.3778/j.issn.1673-9418.1503017
基于多核学习的商品图像句子标注
句子蕴含丰富的语义信息,为商品图像标注句子能准确刻画商品特性,并改善信息检索准确率.现有商品图像句子标注方法存在特征学习不充分、特征表现单一等问题,针对这些问题,提出了基于高效匹配核(efficient match kernels,EMK)进行特征学习,抽取判别性能更优的形状核特征来刻画商品图像,并综合图像的形状、纹理、梯度等特征,在多核学习模型内融合出多核特征(multiple kernel feature,MKF),丰富特征表现形式,更好地解释图像中的形状和纹理视觉特性.基于MKF完成图像分类,检索关键文本标注商品图像.实验表明,MKF获取了最优的图像分类准确率,并且具有鲜明纹理或形状特性的商品图像,其MAP(mean average precision)指标更优.另据BLEU(bilingual evaluation understudy)评分显示,所标句子包含的语义信息贴近商品图像内容,且它的连贯性、可读性更好,具有很高的实用价值.
多核学习、高效匹配核、商品图像、句子标注、自然语言生成
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TP391(计算技术、计算机技术)
The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61133012;the Humanity and Social Science Foundation of the Ministry of Education of China under Grant Nos. 12YJCZH274, 11YJC870012;the Key Science and Technology Program of Jiangxi Province under Grant Nos. 20142BBG70011, 20121BBG70050
2015-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
1351-1361
