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:俞建松[1,2] 曹冬林[1,2] 李绍滋[1,2] 林达真[1,2]
机构地区:[1]厦门大学智能科学与技术系,福建厦门361005 [2]福建省仿脑智能系统重点实验室,福建厦门361005
出 处:《计算机工程》2012年第24期211-215,共5页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(60873179);福建省自然科学基金资助项目(2011J01367);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20090121110032);深圳市科技计划基础研究基金资助项目(JC200903180630A);深圳市科技研发深港创新圈计划基金资助项目(ZYB200907110169A)
摘 要:基于网页的图像自动标注存在图像与文本的关联假设问题,而基于内容的方法则存在数据规模小的问题。为此,将基于内容和基于网页的自动标注方法相结合,提出基于互联网搜索和反馈验证的图像自动标注方法。利用网页关联文本从互联网搜索结果中提取候选标注词,根据候选标注词在搜索得到图片的内容特征进行反馈验证。实验结果表明,该方法具有大规模标注能力,准确率比基于网页的图像自动标注方法提高了7.92%。Up to nowadays,the research of Web-based automatic image annotation is mainly about the problem of the relevance assumption of the image and text,and the main problem of the content-based automatic image annotation is the limit of the database.Aiming at this problem,this paper proposes the Internet-search-based automatic image annotation with the verification of feedback,combining the content-based and the Web-based automatic image annotation.It extracts candidate labels from the search results using Web-based texts associated with the image,and then verifies the final results by using the Internet search results of the candidate labels with the content-based image features.Experimental results show that this method can annotate the large-scale database,with high accuracy,and achieves 7.92% improvement on the basis of web-based automatic image annotation.
关 键 词:图像自动标注 互联网搜索 网页 关联文本 图像内容特征 反馈验证
分 类 号:TN911.73[电子电信—通信与信息系统]
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