智能系统学报
智能繫統學報
지능계통학보
CAAI TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS
2006年
1期
62-66
,共5页
路晶%金奕江%马少平%茹立云
路晶%金奕江%馬少平%茹立雲
로정%금혁강%마소평%여립운
语义标签%否定概率和法%成对耦合%标注向量
語義標籤%否定概率和法%成對耦閤%標註嚮量
어의표첨%부정개솔화법%성대우합%표주향량
在基于内容的图像检索中,建立图像底层视觉特征与高层语义的联系是个难题.对此提出了一种为图像提供语义标签的标注方法.先建立小规模图像库为训练集,库中每个图像标有单一的语义标签,再利用其底层特征,以SVM为子分类器,"否定概率和"法为合成方法构建基于成对耦合方式(PWC)的多类分类器,并对未标注的图像进行分类,结果以N维标注向量表示,实验表明,与一对多方式(OPC)的多类分类器及使用概率和法的PWC相比,"否定概率和"法性能更好.
在基于內容的圖像檢索中,建立圖像底層視覺特徵與高層語義的聯繫是箇難題.對此提齣瞭一種為圖像提供語義標籤的標註方法.先建立小規模圖像庫為訓練集,庫中每箇圖像標有單一的語義標籤,再利用其底層特徵,以SVM為子分類器,"否定概率和"法為閤成方法構建基于成對耦閤方式(PWC)的多類分類器,併對未標註的圖像進行分類,結果以N維標註嚮量錶示,實驗錶明,與一對多方式(OPC)的多類分類器及使用概率和法的PWC相比,"否定概率和"法性能更好.
재기우내용적도상검색중,건립도상저층시각특정여고층어의적련계시개난제.대차제출료일충위도상제공어의표첨적표주방법.선건립소규모도상고위훈련집,고중매개도상표유단일적어의표첨,재이용기저층특정,이SVM위자분류기,"부정개솔화"법위합성방법구건기우성대우합방식(PWC)적다류분류기,병대미표주적도상진행분류,결과이N유표주향량표시,실험표명,여일대다방식(OPC)적다류분류기급사용개솔화법적PWC상비,"부정개솔화"법성능경호.
