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题名基于关键词精化和句法树的商品图像句子标注
被引量：5
- 1
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作者
张红斌
姬东鸿
尹兰
任亚峰
牛正雨
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机构
武汉大学计算机学院
华东交通大学软件学院
贵州师范大学大数据与计算机科学学院
百度在线网络技术(北京)有限公司
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2016年第11期2542-2555,共14页
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基金
国家自然科学基金项目(61133012)
国家社会科学基金重大招标项目(11&ZD189)
+6 种基金
教育部人文社科基金项目(16YJAZH029)
江西省科技厅科技攻关项目(20121BBG70050
20142BBG70011)
江西省高校人文社科基金项目(XW1502
TQ1503)
江西省普通本科高校中青年教师发展计划访问学者专项资金
江西省社科规划项目(16TQ02)~~
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文摘
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.
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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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Keywords
image annotation
product image
caption generation
tag refinement（TR）
syntactic tree（ST）
word sequence blocks building
Ngram word sequence
natural language generation（NLG）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名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
- 2
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作者
刘峥
马军
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机构
山东大学计算机科学与技术学院
山东经济学院计算机科学与技术学院
山东省数字媒体技术重点实验室
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2011年第7期1246-1254,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(60970047
60970048)
+2 种基金
山东省自然科学基金项目(Y2008G19)
山东省科技攻关计划基金项目(2007GG10001002)
山东省高等学校科技计划基金项目(J10LG69)
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文摘
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.
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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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Keywords
image annotation refinement
graph partition
Hash coding
Hamming distance
imagevisual feature
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于内容检索的图像自动标注方法研究
被引量：2
- 3
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作者
邓莉琼
郝向宁
夏鸣
李中宁
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机构
空军大连通信士官学校
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第B11期119-122,共4页
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基金
国家自然科学基金(61201339)资助
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文摘
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。
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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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Keywords
image annotation
Similarity search
refinement
Markov
Content-based
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于随机点积图的图像标注改善算法
被引量：1
- 4
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作者
孙登第
罗斌
郭玉堂
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机构
安徽大学计算机科学与技术学院
安徽省工业图像处理与分析重点实验室
合肥师范学院计算机科学与技术系
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2012年第11期1400-1408,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61073116
61003131)
安徽省自然科学基金项目(11040606M134)
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文摘
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。
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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
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Keywords
image annotation refinement
random dot product graph （RDPG）
semantic graph
random walk with restart （RWR）
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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