图像自动语义标注技术综述

近年来,随着对基于内容图像检索技术研究的深入,图像自动语义标注已成为了该领域的研究热点。针对目前广泛研究的图像语义标注技术,从其分类、关键技术、存在问题及发展方向进行了进行了论述,以期为从事该方向研究的人员提供一定的借鉴意义和参考价值。     

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.     

自动图像标注技术综述

图像自动标注技术是减少图像数据与内容之间“语义鸿沟”的其中一种最有效途径,对于帮助人类理解图像内容,从海量图像数据中检索感兴趣的信息具有重要现实意义.通过研究近20年公开发表的图像标注文献,总结了图像标注模型的一般性框架;并通过该框架结合各种具体工作,分析出在图像标注研究过程中需要解决的一般性问题;将各种图像标注模型所采用的主要方法归为9种类型,分别为相关模型、隐Markov模型、主题模型、矩阵分解模型、近邻模型、基于支持向量机的模型、图模型、典型相关分析模型以及深度学习模型,并对每种类型的图像标注模型,按照“基本原理介绍—具体模型差异—模型总结”3个层面进行了研究与分析.此外,总结了图像标注模型常用的一些数据集、评测指标,对一些比较著名的标注模型的性能进行了比较,并据此对各种类型的标注模型做了优缺点分析.最后,提出了图像标注领域一些开放式问题和研究方向.     

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.     

一种新的图像语义自动标注与检索算法*

提出了一种新的利用图像语义词汇表进行图像自动标注与检索的方法.采用混合层次模型在已标注好的训练图像集上计算图像区域类与关键字的联合概率分布,并用生成的模型标注未曾观察过的测试图像集,或用来进行基于语义的图像检索.实验结果表明,该方法在标注、检索精度和效率方面均优于当前其他方法.     

CAD模型自动语义标注

为了解决基于关键字检索方式难以获得符合设计意图的CAD模型的问题,通过对CAD模型自动添加语义标签来改进传统关键字方式检索CAD模型的准确性.首先提出一种利用属性图比较CAD模型形状相似性的算法,根据图的邻接矩阵及顶点属性构造图顶点集的序列,通过动态编程方法求出图的最大公共子图,得到CAD模型之间的形状相似度;然后根据求出的未知模型与已知模型之间的形状相似度,利用概率方法实现对未知模型的自动语义标注.实验结果表明,采用文中方法可以使基于关键字的检索方法具有搜索形状相似模型的功能,在很大程度上改进了传统关键字方式检索CAD模型的准确性.     

建模连续视觉特征的图像语义标注方法

针对图像检索中存在的"语义鸿沟"问题,提出一种对连续视觉特征直接建模的图像自动标注方法.首先对概率潜语义分析(PLSA)模型进行改进,使之能处理连续量,并推导对应的期望最大化算法来确定模型参数;然后根据不同模态数据各自的特点,提出一个对不同模态数据分别处理的图像语义标注模型,该模型使用连续PLSA建模视觉特征,使用标准PLSA建模文本关键词,并通过不对称的学习方法学习2种模态之间的关联,从而能较好地对未知图像进行标注.通过在一个包含5000幅图像的标准Corel数据集中进行实验,并与几种典型的图像标注方法进行比较的结果表明,文中方法具有更高的精度和更好的效果.     

结合SML与本体的图像语义自动标注方法

图像语义自动标注成为基于内容的图像检索研究的热点,提出一种改进的SML两级图像语义自动标注方法.首先采用监督多类标注方法 SML对图像进行粗略标注,然后用基于本体的最优语义标注方法(Oostia)对粗略标注的结果进行精细标注,Oostia方法通过4种不同方式对粗略标注关键字进行扩展,充分挖掘图像中丰富的语义信息.文中提出的方法与其它相关方法进行了比较,实验结果表明,该方法优于其它方法.     

基于语义分类的文物图像标注研究

由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题，传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题，提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类，进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型，实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中，该方法获得了较好的标注准确率和效率。     

基于语义分类的文物图像标注研究

由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题,传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题,提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类,进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型,实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中,该方法获得了较好的标注准确率和效率。     

图像语义标注

作为图像检索技术中重要环节的语义标注,其标注的准确度决定着最终检索效果。介绍了语义标注的基础(即语义层次模型),总结了语义标注常用的方法:人工手动标注和计算机标注系统,并且分析了两种方法的具体实现以及优缺点。     

一种自适应的Web图像语义自动标注方法

提出了一种自适应的Web图像语义自动标注方法:首先利用Web标签资源自动获取训练数据;然后通过带约束的分段惩罚加权回归模型将关联文本权重分布自适应学习和先验知识约束有机地结合在一起,实现Web图像语义的自动标注.在4 000幅从Web获得的图像数据集上的实验结果验证了该文自动获取训练集方法以及Web图像语义标注方法的有效性.     

弱标签环境下基于语义邻域学习的图像标注

图像语义自动标注是实现图像语义检索与管理的关键,是具有挑战性的研究课题.传统的图像标注方法需要具有完整、准确标签的数据集才能取得较好的标注性能.然而,在现实应用中获得数据的标签往往是不准确、不完整的,并且标签分布不均衡.对于Web图像和社会化图像尤其如此.为了更好地利用这些弱标签样本,提出了一种基于语义邻域学习的图像自动标注方法(semantic neighborhood learning from weakly labeled image, SNLWL).首先在邻域标签损失误差最小化意义下,填充训练集样本标签.通过递进式的邻域选择过程,保证建立的语义一致邻域内样本具有全局相似性、部分相关性和语义一致性,并且语义标签分布平衡.在邻域标签重构误差最小化意义下进行标签预测,降低噪声标签对性能的影响.多个数据集上的实验结果表明,与已知的具有较好标注效果的方法相比,此方法更适用于处理弱标签数据集,标准评测集上的测试也表明了此方法的有效性.     

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.     

一种适合弱标签数据集的图像语义标注方法

真实环境下数据集中广泛存在着标签噪声问题,数据集的弱标签性已严重阻碍了图像语义标注的实用化进程.针对弱标签数据集中的标签不准确、不完整和语义分布失衡现象,提出了一种适用于弱标签数据集的图像语义标注方法.首先,在视觉内容与标签语义的一致性约束、标签相关性约束和语义稀疏性约束下,通过直推式学习填充样本标签,构建样本的近似语义平衡邻域.鉴于邻域中存在噪声干扰,通过多标签语义嵌入的邻域最大边际学习获得距离测度和图像语义的一致性,使得近邻处于同一语义子空间.然后,以近邻为局部坐标基,通过邻域非负稀疏编码获得目标图像和近邻的部分相关性,并构建局部语义一致邻域.以邻域内的语义近邻为指导并结合语境相关信息,进行迭代式降噪与标签预测.实验结果表明了方法的有效性.     

篇章连贯语义关系的自动标注方法

为实现篇章连贯语义关系的判定与自动标注,提出一种综合运用关联词多种语法信息的自动标注方法。该方法利用关联词的词性分布规则排除非关联词,标注出潜在关联词,对比关联词库中的模式表,并综合利用搭配距离、搭配强度和句法位置获取合法的篇章连贯模式,在此基础上标注出其语义关系。通过实验验证了该方法的有效性。