检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郭海凤[1,2]
机构地区:[1]金陵科技学院信息技术学院,南京211169 [2]江苏省信息分析工程实验室,南京211169
出 处:《计算机工程》2012年第12期211-213,221,共4页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(61075049);江苏省高校自然科学基金资助项目(11KJD520006)
摘 要:在自动标注系统中,底层特征转换成高层标注的准确度较低。为此,将自动标注系统中的底层视觉特征和社会标注系统中的高级语义相结合,提出一种新的图像语义标注算法——FAC算法。从自动标注系统和flickr网站用户中得到候选标注,利用图像标注推荐策略获取推荐标注,根据WordNet语义词典中的语义关系,精简出最终的标注集合。实验结果表明,与传统的自动标注算法相比,FAC算法的准确度较高。In the system of image automatic annotation,the accuracy of low-level feature and senior semantic annotation is low.Aiming at this problem,combined with low visual features in automatic notation system and senior semantic feature in socialized annotation system,this paper proposes FAC algorithm based on image automatic and socialized annotation.It obtains several candidate annotations from automatic notation system,and users in the website flickr.It uses the image annotation recommending strategy to get recommending annotations.The final aggregate of label results are made full use of the semantic relations from the WordNet semantic dictionary.Experimental result shows that,compared with traditional automatic notation algorithm,the accuracy of FAC algorithm is higher than traditional semantic retrieval.
关 键 词:图像检索 社会标注 图像分割 图像标注 模糊评判 范数
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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