区域语义多样性密度的图像标注

摘要：

目的 随着Web2.0下海量共享图像的出现,如何获取图像具有描述力的精准区域标注具有重要研究意义.方法 提出一种基于区域语义多样性密度的图像标注框架,重点考虑区域间的视觉特征差异和空间结构差异.具体来说,基于距离相似度的特征多样性密度实现了区域特征语义标注;引入负相关示例的惩罚作用实现了区域空间关系语义及属性语义标注.结果 在部分NUS-WIDE和MSRC数据集上验证了方法的有效性,区域属性标注的正确率在80％以上,同时基于属性标注的图像检索的平均查准率达到82％.结论 实验结果表明,本文图像标注框架可以较精确地得到标注的相关语义区域和属性标注,能够有效解决区域标注问题.

关键词：多样性密度、区域语义、距离相似度、空间位置、属性标注

所属期刊栏目：19

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61272393,61174170,61172164;中央高校基本科研业务费专项基金项目2013HGCH

在线出版日期：2014-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：755-763