计算机辅助设计与图形学学报
計算機輔助設計與圖形學學報
계산궤보조설계여도형학학보
JOURNAL OF COMPUTER-AIDED DESIGN & COMPUTER GRAPHICS
2014年
3期
472-478
,共7页
张静%胡微微%陈志华%袁玉波
張靜%鬍微微%陳誌華%袁玉波
장정%호미미%진지화%원옥파
图像标注%多模型%MNKDA%区域语义分析%语义相关分析
圖像標註%多模型%MNKDA%區域語義分析%語義相關分析
도상표주%다모형%MNKDA%구역어의분석%어의상관분석
image annotation%multi-model%multi-feature based saliency analysis%multiple Nystr(o)m-approximating kernel discriminant analysis (MNKDA)%region semantic analysis
为了实现更为准确的复杂语义内容图像理解,提出一种融合多模型的多标签图像自动标注方法.该方法采用3个不同的模型分别对图像语义内容进行分析:在前景语义概念检测中,提出一种基于多特征的视觉显著性分析方法,并利用多Nystr(o)m近似核对前景对象的语义进行判别分析;对于背景概念检测,提出一种区域语义分析的方法;通过构造基于潜语义分析的语义相关矩阵来消除标注错误的标签.根据前景和背景的语义和视觉特征,分别采用不同的模型提取前景和背景标注词,而语义相关分析能够有效地提高标注的准确性.实验结果表明,该多模型融合标注方法在图像的深层语义分析以及多标签标注方面具有较好的效果;与同类算法相比,能够有效地减少错误标注的标签数目,得到更加准确的标注结果.
為瞭實現更為準確的複雜語義內容圖像理解,提齣一種融閤多模型的多標籤圖像自動標註方法.該方法採用3箇不同的模型分彆對圖像語義內容進行分析:在前景語義概唸檢測中,提齣一種基于多特徵的視覺顯著性分析方法,併利用多Nystr(o)m近似覈對前景對象的語義進行判彆分析;對于揹景概唸檢測,提齣一種區域語義分析的方法;通過構造基于潛語義分析的語義相關矩陣來消除標註錯誤的標籤.根據前景和揹景的語義和視覺特徵,分彆採用不同的模型提取前景和揹景標註詞,而語義相關分析能夠有效地提高標註的準確性.實驗結果錶明,該多模型融閤標註方法在圖像的深層語義分析以及多標籤標註方麵具有較好的效果;與同類算法相比,能夠有效地減少錯誤標註的標籤數目,得到更加準確的標註結果.
위료실현경위준학적복잡어의내용도상리해,제출일충융합다모형적다표첨도상자동표주방법.해방법채용3개불동적모형분별대도상어의내용진행분석:재전경어의개념검측중,제출일충기우다특정적시각현저성분석방법,병이용다Nystr(o)m근사핵대전경대상적어의진행판별분석;대우배경개념검측,제출일충구역어의분석적방법;통과구조기우잠어의분석적어의상관구진래소제표주착오적표첨.근거전경화배경적어의화시각특정,분별채용불동적모형제취전경화배경표주사,이어의상관분석능구유효지제고표주적준학성.실험결과표명,해다모형융합표주방법재도상적심층어의분석이급다표첨표주방면구유교호적효과;여동류산법상비,능구유효지감소착오표주적표첨수목,득도경가준학적표주결과.
