摘要
为提高图像标注质量,提出一种反馈日志与混合概率模型相结合的图像标注方法。利用本体语义网计算标注词之间的相似性度,将相似度应用于日志分析,得到具体应用中的标注词间关系,结合标注词间的关系和图像底层特征,使用混合概率模型进行自动图像标注。实验结果表明,该方法能获得较好的查全率和查准率。
To improve the quality of automatic image annotation. A image annotation method combined of feedback log and mixture probabilistic model is proposed in this paper. It calculates the similarity of words by using ontology semantic-web, analyzes the feedback logs by using these similarity and gets the correlation of words in this application, combines the correlation and low-level image features to annotation images. Experimental results show that this method can achieve good recall ratio and precision ratio.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第21期202-205,共4页
Computer Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(61173130)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2010BB2217)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(CDJRC10180009
CDJXS10182216)
关键词
图像标注
语义鸿沟
混合概率模型
日志
语义相关度
image annotation
semantic gap
mixture probabilistic model
log
semantic similarity
