基于非欧空间差异性度量的图像标注

摘要：

社会媒体网站上图像数量的飞速发展,极大地激发了人们研究基于标注的图像语义检索的热情.然而,由于图像低层特征和高层语义间鸿沟的存在,导致许多基于标注的图像语义检索技术不能达到令人满意的效果.为此,文中提出一种新颖的图像标注方法——基于最大后验概率的高阶统计标注法.该方法首先使用高阶统计法计算图像的三阶差异性特征,以达到更好描述图像间相关性的目的;然后,使用基于高斯混合模型和差异性增量扩散的最大后验概率算法,来估计每个标签与图像内容的相关值;最后,通过Flick图像数据库上的实验,来验证文中所提算法的有效性.

关键词：非欧空间、高阶统计、最大后验概率、高斯混合模型、差异性增量分布

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41;TN919.8(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家博士后基金2014M550297;江苏省博士后基金1302087B;南京邮电大学科研基金NY213164;江苏省2013年度研究生教育教学改革研究与实践课题JGZZ13_041;江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目

在线出版日期：2014-11-19（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：119-123