10.3969/j.issn.1673-5439.2010.06.016
基于半监督学习模型的自动图片标注研究
基于关键字的自动图片标注方法,可以更为有效地实现海量图片的管理和检索.然而由于"语义鸿沟"问题,传统的自动图片标注效果往往并不理想.因此,对不精确的标注结果进行优化就显得尤为重要.文中提出一种新颖的图片标注方法.首先,利用基于相关性模型的递进算法得到图片的初始标注结果.然后,利用一种半监督的学习模型,也即随机游动与重新启动算法对得到的初始标注结果进行优化,并选择一定数量的顶端标注作为图片最终的标注.通过在通用Corel图片数据库的实验表明,文中提出的方案可以有效地提高图片自动标注的性能.
图片标注、基于相关性的渐进模型、半监督的学习模型、随机游动与重启动算法、图片检索
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TP391(计算技术、计算机技术)
南京邮电大学引进人才科研启动基金NY209018,NY209020,NY207090
2011-04-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
85-88,95