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一种针对大规模网络图像的自动标注改善算法 被引量：2
1
作者 王斌 俞能海 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期270-274,共5页
在对网络图像进行索引时,人们往往利用网页中图像周围的文字作为其近似标注信息,但是这些文字信息质量不高,不足以良好地描述图像内容。该文提出一种综合利用图像视觉特征、相关文本信息以及词汇间语义关系的方法对这些不精确的文本信... 在对网络图像进行索引时,人们往往利用网页中图像周围的文字作为其近似标注信息,但是这些文字信息质量不高,不足以良好地描述图像内容。该文提出一种综合利用图像视觉特征、相关文本信息以及词汇间语义关系的方法对这些不精确的文本信息进行改善,从而提高图像的索引和搜索质量。在大规模数据集上的实验证明了所提出的方法能够有效改善图像的标注。 展开更多
关键词 自动图像标注 标注改善 多模态学习
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基于内容检索的图像自动标注方法研究 被引量：2
2
作者 邓莉琼 郝向宁 +1 位作者 夏鸣 李中宁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第B11期119-122,共4页
图像标注技术是近年来的研究热点。为了更好地解决图像自动标注问题,提出了一个基于检索和重排序的标注方法。在检索阶段,通过使用基于MSF的全局特征对待标注图像进行基于内容的检索,从而在图像数据库中得到一系列的相似图像数据集;在... 图像标注技术是近年来的研究热点。为了更好地解决图像自动标注问题,提出了一个基于检索和重排序的标注方法。在检索阶段,通过使用基于MSF的全局特征对待标注图像进行基于内容的检索,从而在图像数据库中得到一系列的相似图像数据集;在重排序阶段,利用随机漫步方法对相似图像数据集的标注信息进行重排序,最终排序后的关键词则为待标注图像的标注信息。该方法不仅跳过了漫长的训练阶段,而且充分利用了网络上那些已经具有标注信息的图像,具有较好的稳定性和可扩展性。实验结果显示了该方法的有效性。 展开更多
关键词 图像标注 相似度检索 重排序 马尔科夫 基于内容
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基于词频同现与WordNet的图像自动标注改善算法研究 被引量：1
3
作者 柯逍 李东艳 陈国龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2796-2800,共5页
图像自动标注是模式识别与计算机视觉等领域中的重要问题。针对现有图像自动标注模型普遍受到语义鸿沟问题的影响,提出了基于关键词同现的图像自动标注改善方法,该方法利用数据集中标注词间的关联性来改善图像自动标注的结果。此外,针... 图像自动标注是模式识别与计算机视觉等领域中的重要问题。针对现有图像自动标注模型普遍受到语义鸿沟问题的影响,提出了基于关键词同现的图像自动标注改善方法,该方法利用数据集中标注词间的关联性来改善图像自动标注的结果。此外,针对上述方法不能反映更广义的人的知识以及易受数据库规模影响等问题,提出了基于语义相似的图像自动标注改善方法,通过引入具有大量词汇、包含了人知识的结构化电子词典WordNet来计算词汇间的关系并改善图像自动标注结果。实验结果表明,提出的两个图像自动标注改善方法在各项评价指标上相比以往模型均有所提高。 展开更多
关键词 图像自动标注 标注改善 词频同现 WORDNET
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基于上下文语境传播的多媒体语义标注改善
4
作者 田枫 尚福华 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2860-2866,2877,共8页
提出了一种数据驱动的多媒体对象标注改善方法,利用数据集蕴含的丰富语境相关信息对基本多媒体对象标注结果进行优化。以标签为节点,相关度为边,构造标签语境相关图,实现概念空间上的相关性传播;将多媒体对象内容特征和文本模态特征互... 提出了一种数据驱动的多媒体对象标注改善方法,利用数据集蕴含的丰富语境相关信息对基本多媒体对象标注结果进行优化。以标签为节点,相关度为边,构造标签语境相关图,实现概念空间上的相关性传播;将多媒体对象内容特征和文本模态特征互增强过程集成为一个优化框架,通过近似求解策略,实现上下文语境信息传播。该方法充分利用了标签的上下文相关性和多媒体对象的内容相关性。数据集上的实验结果表明,该方法可大幅度提升标注性能。 展开更多
关键词 多媒体标注 语义标注 语义改善 语境传播
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基于视觉内容与语义相关的图像标注模型
5
作者 宋海玉 李雄飞 +2 位作者 包翠竹 金鑫 岳青宇 《大连民族学院学报》 CAS 2012年第1期67-71,共5页
针对当前标注系统的不足,设计了一种高效的标注模型,其标注步骤包括标注和标注改善,标注算法采用加权的正反例标志向量法,标注改善采用NGD方法。实验表明,标注效率远优于经典的标注模型,标注质量优于大多数标注模型。
关键词 图像标注 标注改善 归一化Google距离
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基于语境相关图传播的图像标注改善方法
6
作者 田枫 刘卓炫 +3 位作者 尚福华 沈旭昆 王梅 王浩畅 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2016年第5期1-6,36,共7页
提出一种图像标注改善方法,利用数据集蕴含的语境相关信息进行标注改善。构建标签相关图和视觉内容相关图,利用正则化框架将标注改善问题描述为两个无向加权图上的损失函数最小化问题。采用数据分割,逐次优化和放松约束的策略,获得该问... 提出一种图像标注改善方法,利用数据集蕴含的语境相关信息进行标注改善。构建标签相关图和视觉内容相关图,利用正则化框架将标注改善问题描述为两个无向加权图上的损失函数最小化问题。采用数据分割,逐次优化和放松约束的策略,获得该问题的近似解。该方法充分利用标签的语境相关信息和图像内容相关信息,对数据集分割的粒度具有较好的鲁棒性,具备近似线性的时间复杂度。测试结果表明,该方法适用于大规模数据集,性能优于其它对比方法,可以较大幅度的提升图像标注性能。 展开更多
关键词 图像标注 标注改善 语境相关图 语境信息传播 大规模数据集
原文传递
基于关键词精化和句法树的商品图像句子标注 被引量：5
7
作者 张红斌 姬东鸿 +2 位作者 尹兰 任亚峰 牛正雨 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2542-2555,共14页
商品图像句子标注是图像标注中一项既有趣又富有挑战的研究任务.噪声单词干扰和句法结构错误是该项研究的制约因素,针对噪声单词干扰,提出关键词精化思想:用绝对排序特征强化关键词权重,完成第1次关键词精化;计算单词的语义相关度评分,... 商品图像句子标注是图像标注中一项既有趣又富有挑战的研究任务.噪声单词干扰和句法结构错误是该项研究的制约因素,针对噪声单词干扰,提出关键词精化思想:用绝对排序特征强化关键词权重,完成第1次关键词精化;计算单词的语义相关度评分,进一步优选能准确刻画图像内容的单词,完成第2次关键词精化.设计词序列"拼积木"算法,把关键词拼装成N元词序列.针对句法结构错误,提出句法树思想:基于N元词序列和句法子树递归地构建一棵完整的句法树,遍历该树叶子结点输出句子,标注商品图像.实验结果表明:关键词精化和句法树均有助于改善标注性能,句中的语义信息兼容性和句法模式兼容性得以保持,句子内容更连贯、流畅. 展开更多
关键词 图像标注 商品图像 句子标注 关键词精化 句法树 词序列“拼积木” N元词序列 自然语言生成
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一种基于图划分和图像搜索引擎的图像标注改善算法 被引量：4
8
作者 刘峥 马军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1246-1254,共9页
提出了一种基于图划分和图像搜索引擎的图像标注改善算法,通过对待标注图像的候选标注词进行去噪处理,提高标注的准确性.算法的核心思想是将候选标注词作为图的顶点,将标注词间的相关度作为边的权值,从而把图像标注改善问题转换为图划... 提出了一种基于图划分和图像搜索引擎的图像标注改善算法,通过对待标注图像的候选标注词进行去噪处理,提高标注的准确性.算法的核心思想是将候选标注词作为图的顶点,将标注词间的相关度作为边的权值,从而把图像标注改善问题转换为图划分问题.用2个参数对标注词间的相似度进行加权处理后计算出边的权值:参数1是根据图像搜索引擎返回结果计算出的候选标注词与待标注图像视觉特征之间的相关度;参数2是候选标注词在待标注图像所属页面中的重要程度,此参数仅适用于Web图像.然后,用启发式最大割算法对构造出的图进行二划分,最后从划分出的2个顶点集中选择其一作为最终标注.实验结果表明,对比已有方法,使用本算法对非Web图像和Web图像进行标注改善后,最终的标注结果都更加准确. 展开更多
关键词 图像标注改善 图划分 Hash编码 海明距离 图像视觉特征
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基于随机点积图的图像标注改善算法 被引量：1
9
作者 孙登第 罗斌 郭玉堂 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2012年第11期1400-1408,共9页
针对自动图像标注中底层特征和高层语义之间的鸿沟问题,提出一种基于随机点积图的图像标注改善算法。该算法首先采用图像底层特征对图像候选标注词建立语义关系图,然后利用随机点积图对其进行随机重构,从而挖掘出训练图像集中丢失的语... 针对自动图像标注中底层特征和高层语义之间的鸿沟问题,提出一种基于随机点积图的图像标注改善算法。该算法首先采用图像底层特征对图像候选标注词建立语义关系图,然后利用随机点积图对其进行随机重构,从而挖掘出训练图像集中丢失的语义关系,最后采用重启式随机游走算法,实现图像标注改善。该算法结合了图像的底层特征与高层语义,有效降低了图像集规模变小对标注的影响。在3种通用图像库上的实验证明了该算法能够有效改善图像标注,宏F值与微平均F值最高分别达到0.784与0.743。 展开更多
关键词 图像标注改善 随机点积图 语义关系图 重启式随机游走
原文传递
基于Polygon-RefineNet的违禁品X线图像自动标注方法
10
作者 马博文 贾同 +1 位作者 刘益辄 滑心语 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期395-408,共14页
近年来,随着深度学习的快速发展,其在智慧安检领域的应用已经成为了当下的研究热点.众所周知,深度学习方法是以海量训练数据为基础的,然而手工标注真值(ground truth)是一项十分繁琐的工作.为此,本文提出一种基于Polygon-RefineNet的违... 近年来,随着深度学习的快速发展,其在智慧安检领域的应用已经成为了当下的研究热点.众所周知,深度学习方法是以海量训练数据为基础的,然而手工标注真值(ground truth)是一项十分繁琐的工作.为此,本文提出一种基于Polygon-RefineNet的违禁品X线图像自动标注方法,该方法在用户设定的包含感兴趣区域的初始边框(bounding box)内自动预测出目标的多边形轮廓,旨在生成可用真值的情况下最大限度地减少标注时间.由于违禁品X线图像存在大量的重叠现象,导致图像背景十分杂乱、违禁品轮廓模糊不清,因此本文首先引入多路径优化机制,通过有效利用深度网络下采样过程中提取的底层空间信息和高层语义信息来优化多边形轮廓的边缘细节,从而提高标注精度;其次,本文设计一种混合损失函数用于优化多边形轮廓的整体形状和位置,并同时消除真值本身存在的主观性误差使模型具有强大的泛化能力.最后,为了验证所提出方法的有效性,本文建立了一个违禁品X线数据集,该数据集包含2623张经过手工标注的X线图像,共10类7257个违禁品带有像素级真值.实验表明,本文提出的方法在标注违禁品时达到了93.1%的准确率,且速度约是手工标注的3.7倍.本文进一步证明了该方法在Cityscapes数据集、MS COCO数据集等其它域外数据集上的有效性. 展开更多
关键词 深度学习 自动标注 X线数据集 多路径优化 混合损失函数
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