北京工业大学学报
北京工業大學學報
북경공업대학학보
JOURNAL OF BEIJING POLYTECHNIC UNIVERSITY
2014年
4期
514-520
,共7页
联合媒体相关模型%语言模型%标注词上下文信息
聯閤媒體相關模型%語言模型%標註詞上下文信息
연합매체상관모형%어언모형%표주사상하문신식
cross media relevance model (CMRM)%language model%word contextual information
为了充分利用标注词间的相关性,提高图像标注精度,解决图像检索中的语义鸿沟问题,提出了一种基于联合媒体相关模型的图像自动标注改进算法.该算法将标注词和图像的联合概率求解过程转换成在标注词条件下图像出现的概率和标注词的先验概率的求解过程,减少了高频候选标注词对概率统计模型的影响,同时引入语义相似语言模型,利用上下文关联词矢量表示每个标注词,通过估计1幅图像的1组相关性最大的标注词来实现对图像的标注.与基于联合媒体相关图像自动标注算法相比,在标注过程中,本算法不再假设模型中各标注词之间是相互独立的,充分考虑标注词上下文的相关性信息,提高了图像标注精度;对标准的Corel图像集实验结果表明,基于联合媒体相关模型的图像自动标注改进算法是有效的.
為瞭充分利用標註詞間的相關性,提高圖像標註精度,解決圖像檢索中的語義鴻溝問題,提齣瞭一種基于聯閤媒體相關模型的圖像自動標註改進算法.該算法將標註詞和圖像的聯閤概率求解過程轉換成在標註詞條件下圖像齣現的概率和標註詞的先驗概率的求解過程,減少瞭高頻候選標註詞對概率統計模型的影響,同時引入語義相似語言模型,利用上下文關聯詞矢量錶示每箇標註詞,通過估計1幅圖像的1組相關性最大的標註詞來實現對圖像的標註.與基于聯閤媒體相關圖像自動標註算法相比,在標註過程中,本算法不再假設模型中各標註詞之間是相互獨立的,充分攷慮標註詞上下文的相關性信息,提高瞭圖像標註精度;對標準的Corel圖像集實驗結果錶明,基于聯閤媒體相關模型的圖像自動標註改進算法是有效的.
위료충분이용표주사간적상관성,제고도상표주정도,해결도상검색중적어의홍구문제,제출료일충기우연합매체상관모형적도상자동표주개진산법.해산법장표주사화도상적연합개솔구해과정전환성재표주사조건하도상출현적개솔화표주사적선험개솔적구해과정,감소료고빈후선표주사대개솔통계모형적영향,동시인입어의상사어언모형,이용상하문관련사시량표시매개표주사,통과고계1폭도상적1조상관성최대적표주사래실현대도상적표주.여기우연합매체상관도상자동표주산법상비,재표주과정중,본산법불재가설모형중각표주사지간시상호독립적,충분고필표주사상하문적상관성신식,제고료도상표주정도;대표준적Corel도상집실험결과표명,기우연합매체상관모형적도상자동표주개진산법시유효적.
