计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2015年
4期
1093-1096
,共4页
张素兰%张继福%胡立华%褚萌
張素蘭%張繼福%鬍立華%褚萌
장소란%장계복%호립화%저맹
形式概念分析%内涵权重%视觉词袋%类别视觉词典%场景语义标注
形式概唸分析%內涵權重%視覺詞袋%類彆視覺詞典%場景語義標註
형식개념분석%내함권중%시각사대%유별시각사전%장경어의표주
Formal Concept Analysis (FCA)%intent weight value%bag-of-visterm%category visual vocabulary%scene semantic annotation
为生成有效表示图像场景语义的视觉词典,提高场景语义标注性能,提出一种基于形式概念分析(FCA)的图像场景语义标注模型.该方法首先将训练图像集与其初始的视觉词典抽象为形式背景,采用信息熵标识了各视觉单词的权重,并分别构造了各场景类别概念格结构;然后再利用各视觉单词权重的均值刻画概念格内涵上各组合视觉单词标注图像的贡献,按照类别视觉词典生成阈值,从格结构上有效提取了标注各类场景图像语义的视觉词典;最后,利用K最近邻标注测试图像的场景语义.在Fei-Fei Scene 13类自然场景图像数据集上进行实验,并与Fei-Fei方法和Bai方法相比,结果表明该方法在β=0.05和γ=15时,标注分类精度更优.
為生成有效錶示圖像場景語義的視覺詞典,提高場景語義標註性能,提齣一種基于形式概唸分析(FCA)的圖像場景語義標註模型.該方法首先將訓練圖像集與其初始的視覺詞典抽象為形式揹景,採用信息熵標識瞭各視覺單詞的權重,併分彆構造瞭各場景類彆概唸格結構;然後再利用各視覺單詞權重的均值刻畫概唸格內涵上各組閤視覺單詞標註圖像的貢獻,按照類彆視覺詞典生成閾值,從格結構上有效提取瞭標註各類場景圖像語義的視覺詞典;最後,利用K最近鄰標註測試圖像的場景語義.在Fei-Fei Scene 13類自然場景圖像數據集上進行實驗,併與Fei-Fei方法和Bai方法相比,結果錶明該方法在β=0.05和γ=15時,標註分類精度更優.
위생성유효표시도상장경어의적시각사전,제고장경어의표주성능,제출일충기우형식개념분석(FCA)적도상장경어의표주모형.해방법수선장훈련도상집여기초시적시각사전추상위형식배경,채용신식적표식료각시각단사적권중,병분별구조료각장경유별개념격결구;연후재이용각시각단사권중적균치각화개념격내함상각조합시각단사표주도상적공헌,안조유별시각사전생성역치,종격결구상유효제취료표주각류장경도상어의적시각사전;최후,이용K최근린표주측시도상적장경어의.재Fei-Fei Scene 13류자연장경도상수거집상진행실험,병여Fei-Fei방법화Bai방법상비,결과표명해방법재β=0.05화γ=15시,표주분류정도경우.
