融合语义主题的图像自动标注

由于语义鸿沟的存在,图像自动标注已成为一个重要课题.在概率潜语义分析的基础上,提出了一种融合语义主题的方法以进行图像的标注和检索.首先,为了更准确地建模训练数据,将每幅图像的视觉特征表示为一个视觉"词袋";然后设计一个概率模型分别从视觉模态和文本模态中捕获潜在语义主题,并提出一种自适应的不对称学习方法融合两种语义主题.对于每个图像文档,它在各个模态上的主题分布通过加权进行融合,而权值由该文档的视觉词分布的熵值来确定.于是,融合之后的概率模型适当地关联了视觉模态和文本模态的信息,因此能够很好地预测未知图像的语义标注.在一个通用的Corel图像数据集上,将提出的方法与几种前沿的图像标注方法进行了比较.实验结果表明,该方法具有更好的标注和检索性能.     

基于多特征融合与PLSA-GMM的图像自动标注

为减少图像检索中图像信息的缺失与语义鸿沟的影响,提出了一种基于多特征融合与PLSA-GMM的图像自动标注方法.首先,提取图像的颜色特征、形状特征和纹理特征,三者融合作为图像的底层特征;然后,基于概率潜在语义分析(PLSA)与高斯混合模型(GMM)建立图像底层特征、视觉语义主题与标注关键词间的联系,并基于该模型实现对图像的自动标注.采用Corel 5k数据库进行验证,实验结果证明了本文方法的有效性.     

结合深度特征与多标记分类的图像语义标注

为了缩减不同模态数据间的语义鸿沟,提出一种结合深度卷积神经网络和集成分类器链的多标记图像语义标注方法.该方法主要由生成式特征学习和判别式语义学习2个阶段构成.首先利用深度卷积神经网络学习图像的高层视觉特征;然后基于获取的视觉特征与图像的语义标记集训练集成分类器链,并学习视觉特征包含的语义信息;最后利用训练得到的模型对未知图像进行自动语义标注.在Corel5K和PASCAL VOC 2012图像数据集上的实验结果表明,与一些当前国际先进水平的方法相比,文中方法的鲁棒性更强,标注结果更精确.     

场景语义树图像标注方法

自动图像标注是一项具有挑战性的工作,它对于图像分析理解和图像检索都有着重要的意义.在自动图像标注领域,通过对已标注图像集的学习,建立语义概念空间与视觉特征空间之间的关系模型,并用这个模型对未标注的图像集进行标注.由于低高级语义之间错综复杂的对应关系,使目前自动图像标注的精度仍然较低.而在场景约束条件下可以简化标注与视觉特征之间的映射关系,提高自动标注的可靠性.因此提出一种基于场景语义树的图像标注方法.首先对用于学习的标注图像进行自动的语义场景聚类,对每个场景语义类别生成视觉场景空间,然后对每个场景空间建立相应的语义树.对待标注图像,确定其语义类别后,通过相应的场景语义树,获得图像的最终标注.在Corel5K图像集上,获得了优于TM(translation model)、CMRM(cross media relevance model)、CRM(continous-space relevance model)、PLSA-GMM(概率潜在语义分析-高期混合模型)等模型的标注结果.     

基于弱匹配概率典型相关性分析的图像自动标注

针对弱匹配多模态数据的相关性建模问题,提出了一种弱匹配概率典型相关性分析模型（semi-paired probabilistic CCA,简称SemiPCCA）.SemiPCCA模型关注于各模态内部的全局结构,模型参数的估计受到了未匹配样本的影响,而未匹配样本则揭示了各模态样本空间的全局结构.在人工弱匹配多模态数据集上的实验结果表明,SemiPCCA可以有效地解决传统CCA（canonical correlation analysis）和PCCA（probabilistic CCA）在匹配样本不足的情况下出现的过拟合问题,取得了较好的效果.提出了一种基于SemiPCCA的图像自动标注方法.该方法基于关联建模的思想,同时使用标注图像及其关键词和未标注图像学习视觉模态和文本模态之间的关联,从而能够更准确地对未知图像进行标注.     

混合生成式和判别式模型的图像自动标注

目的 由于图像检索中存在着低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”,图像自动标注成为当前的关键性问题.为缩减语义鸿沟,提出了一种混合生成式和判别式模型的图像自动标注方法.方法 在生成式学习阶段,采用连续的概率潜在语义分析模型对图像进行建模,可得到相应的模型参数和每幅图像的主题分布.将这个主题分布作为每幅图像的中间表示向量,那么图像自动标注的问题就转化为一个基于多标记学习的分类问题.在判别式学习阶段,使用构造集群分类器链的方法对图像的中间表示向量进行学习,在建立分类器链的同时也集成了标注关键词之间的上下文信息,因而能够取得更高的标注精度和更好的检索效果.结果 在两个基准数据集上进行的实验表明,本文方法在Corel5k数据集上的平均精度、平均召回率分别达到0.28和0.32,在IAPR-TC12数据集上则达到0.29和0.18,其性能优于大多数当前先进的图像自动标注方法.此外,从精度—召回率曲线上看,本文方法也优于几种典型的具有代表性的标注方法.结论 提出了一种基于混合学习策略的图像自动标注方法,集成了生成式模型和判别式模型各自的优点,并在图像语义检索的任务中表现出良好的有效性和鲁棒性.本文方法和技术不仅能应用于图像检索和识别的领域,经过适当的改进之后也能在跨媒体检索和数据挖掘领域发挥重要作用.     

利用空间金字塔分块与PLSA的场景分类方法

提出一种基于空间金字塔分块与PLSA方法相结合的场景分类方法.该方法首先通过空间金字塔分块的方式来构建图像区域集合,然后利用概率潜在语义分析(PLSA)从图像的区域集合中发现潜在语义模型,最后根据潜在语义模型找出所有图像区域中潜在语义出现概率来构建区域潜在语义特征,并使用该特征构建SVM模型进行场景分类.在13类场景图像上的试验表明,和其他方法相比,该方法中不需要进行大量的手工标注,而且具有更高的分类准确率.     

基于文本和内容的图像检索算法

为了提高图像检索的效率,提出一种基于文本和内容的图像检索算法。该算法采用稠密的尺度不变特征转换（ DSIFT）构造视觉单词的方式来描述图像内容,依据基于概率潜在语义分析（ PLSA）模型的图像自动标注方法获取的视觉语义对查询图像进行初步检索,在此结果集上对筛选出的语义相关图像按内容相似度排序输出。在数据集Corel1000上的实验结果表明,该算法能够实现有效的图像检索,检索效率优于单一的基于内容的图像检索算法。     

基于视觉语义主题的图像自动标注

为减小图像检索中语义鸿沟的影响,提出了一种基于视觉语义主题的图像自动标注方法.首先,提取图像前景与背景区域,并分别进行预处理;然后,基于概率潜在语义分析与高斯混合模型建立图像底层特征、视觉语义主题与标注关键词间的联系,并基于该模型实现对图像的自动标注.采用corel 5数据库进行验证,实验结果证明了本文方法的有效性.     

融合多特征的深度学习标注方法

缩小图像低层视觉特征与高层语义之间的鸿沟,以提高图像语义自动标注的精度,是研究大规模图像数据管理的关键。提出一种融合多特征的深度学习图像自动标注方法,将图像视觉特征以不同权重组合成词包,根据输入输出变量优化深度信念网络,完成大规模图像数据语义自动标注。在通用Corel图像数据集上的实验表明,融合多特征的深度学习图像自动标注方法,考虑图像不同特征的影响,提高了图像自动标注的精度。