合肥工业大学学报（自然科学版）
閤肥工業大學學報（自然科學版）
합비공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HEFEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2010年
6期
841-846
,共6页
自动图像标注%尺度不变特征变换%层次化k-means%视觉词袋%典型相关分析%多伯努利相关模型
自動圖像標註%呎度不變特徵變換%層次化k-means%視覺詞袋%典型相關分析%多伯努利相關模型
자동도상표주%척도불변특정변환%층차화k-means%시각사대%전형상관분석%다백노리상관모형
文章提出一种基于图像的视觉词袋与文本标注的典型相关分析与分割无关的多伯努利相关模型的自动图像标注算法.在图像标注与分类任务中,矢量量化图像局部描述子得到的视觉词袋特征已显示了其鲁棒性与可区分性,文中对视觉词袋与文本特征作典型相关分析,确保投影变换后新的视觉特征与文本特征的相关性最大化,从而有效地在视觉与文本2种模态中建立联系,契合了自动图像标注的主旨.文中还提出了一种简化的多伯努利相关模型,实验结果证明了典型相关分析比概率潜藏语义分析更适合于图像自动标注,也证明了简化的多伯努利相关模型的有效性.
文章提齣一種基于圖像的視覺詞袋與文本標註的典型相關分析與分割無關的多伯努利相關模型的自動圖像標註算法.在圖像標註與分類任務中,矢量量化圖像跼部描述子得到的視覺詞袋特徵已顯示瞭其魯棒性與可區分性,文中對視覺詞袋與文本特徵作典型相關分析,確保投影變換後新的視覺特徵與文本特徵的相關性最大化,從而有效地在視覺與文本2種模態中建立聯繫,契閤瞭自動圖像標註的主旨.文中還提齣瞭一種簡化的多伯努利相關模型,實驗結果證明瞭典型相關分析比概率潛藏語義分析更適閤于圖像自動標註,也證明瞭簡化的多伯努利相關模型的有效性.
문장제출일충기우도상적시각사대여문본표주적전형상관분석여분할무관적다백노리상관모형적자동도상표주산법.재도상표주여분류임무중,시량양화도상국부묘술자득도적시각사대특정이현시료기로봉성여가구분성,문중대시각사대여문본특정작전형상관분석,학보투영변환후신적시각특정여문본특정적상관성최대화,종이유효지재시각여문본2충모태중건립련계,계합료자동도상표주적주지.문중환제출료일충간화적다백노리상관모형,실험결과증명료전형상관분석비개솔잠장어의분석경괄합우도상자동표주,야증명료간화적다백노리상관모형적유효성.
