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.     

基于SVM算法的图像自动标注

伴随着存储技术以及网络技术的飞速发展,以图像形式来表现大量有效信息成为有效手段。这样一来,怎样实现对海量图像库的有效检索和管理已经非常重要,而其中语义清晰又是重中之重。在图像自动标注技术中,基于图像底层视觉特征的标注技术能够完成,利用图像的底层特征中提取出高级语义信息来标注待标注图像。通过SVM(Support Vector Machine)支持向量机学习方法来自动获取图像高级语义信息关键字,来完成图像的自动标注具有深远的研究意义。     

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.     

基于互信息约束聚类的图像语义标注

提出一种基于互信息约束聚类的图像标注算法。采用语义约束对信息瓶颈算法进行改进,并用改进的信息瓶颈算法对分割后的图像区域进行聚类,建立图像语义概念和聚类区域之间的相互关系;对未标注的图像,提出一种计算语义概念的条件概率的方法,同时考虑训练图像的先验知识和区域的低层特征,最后使用条件概率最大的语义关键字对图像区域语义自动标注。对一个包含500幅图像的图像库进行实验,结果表明,该方法比其他方法更有效。     

基于多模态关联图的图像语义标注方法

为了改善图像标注的性能,提出了一种基于多模态关联图的图像语义标注方法。该方法用一个无向图表达了图像区域特征、标注词以及图像三者之间的关系,结合图像区域特征相似性和语义间的相关性提取图像语义信息,提高了图像标注的精度。利用逆向文档频率（IDF）修正图像节点与其标注词节点之间边的权值,克服了传统方法中因高频词引起的偏差,有效地提高了图像标注的性能。在Corel图像数据集上进行了实验,实验结果验证了该方法的有效性。     

改进k-means算法在图像标注和检索中的应用

提出一种基于改进的k-means算法的图像标注和检索方法。首先对训练图像进行分割,采用改进的k-means算法对分割后的区域进行聚类。改进的k-means算法首先采用遗传聚类算法确定聚类数k,然后对聚类中心进行选择。在图像标注时,首先通过已标注的图像求出语义概念和聚类区域的关联度,用它作为待标注图像的先验知识,然后结合区域的低层特征,对未标注的图像进行标注。在一个包含1 000幅图像的图像库进行实验,采用标注的语义关键字进行检索,结果表明,提出的方法是有效的。     

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.     

考虑视觉焦点权重和词相关性的图像标注方法

为了弥补图像底层特征到高层语义之间的语义鸿沟,提出一种基于视觉焦点权重模型和词相关性的图像标注方法。由于人们对图像的认识过程中,对焦点区域有比较多的关注,因此可以通过视觉焦点权重模型计算图像各区域的视觉焦点权重来提取图像的焦点区域。同时焦点区域的标注词和其他区域的标注词在逻辑上是相关的,因此通过WordNet根据词汇相关性确定图像的最终标注向量。实验结果表明,通过该方法能提高图像自动语义标注的准确率。     

基于随机点积图的图像标注改善算法

针对自动图像标注中底层特征和高层语义之间的鸿沟问题,提出一种基于随机点积图的图像标注改善算法。该算法首先采用图像底层特征对图像候选标注词建立语义关系图,然后利用随机点积图对其进行随机重构,从而挖掘出训练图像集中丢失的语义关系,最后采用重启式随机游走算法,实现图像标注改善。该算法结合了图像的底层特征与高层语义,有效降低了图像集规模变小对标注的影响。在3种通用图像库上的实验证明了该算法能够有效改善图像标注,宏F值与微平均F值最高分别达到0.784与0.743。     

基于日志的协同图像自动标注

反馈日志隐含的图像语义信息有助于图像自动标注,但日志数据中存在的噪声、片面性等问题制约了其作用,故提出基于日志的协同图像自动标注算法。根据日志获取的特点,采用增量关联规则挖掘处理日志信息去除其噪声,利用协同滤波思想扩展图像标注词数量,利用WordNet得到标注词间关系,并结合图像底层特征利用混合概率模型实现图像自动标注。在Corel5K和互联网数据集上的实验表明：该算法降低了日志噪声及片面性所带来的影响,提高了图像自动标注效率和质量。     

融合深度特征和语义邻域的自动图像标注*

传统图像标注方法中人工选取特征费时费力,传统标签传播算法忽视语义近邻,导致视觉相似而语义不相似,影响标注效果.针对上述问题,文中提出融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法.首先构建基于深度卷积神经网络的统一、自适应深度特征提取框架,然后对训练集划分语义组并建立待标注图像的邻域图像集,最后根据视觉距离计算邻域图像各标签的贡献值并排序得到标注关键词.在基准数据集上实验表明,相比传统人工综合特征,文中提出的深度特征维数更低,效果更好.文中方法改善传统视觉近邻标注方法中的视觉相似而语义不相似的问题,有效提升准确率和准确预测的标签总数.     

基于目标区域的语义图像检索

提出了一种基于高层语义的图像检索方法,该方法首先将图像分割成区域,提取每个区域的颜色、形状、位置特征,然后使用这些特征对图像对象进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;采用模糊C均值算法对图像进行聚类,在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,然后在距离最小的类中进行检索。实验表明,提出的方法可以明显提高检索效率,缩小低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”。     

Narrowing the semantic gap - improved text-based web document retrieval using visual features

We present the results of our work that seek to negotiate the gap between low-level features and high-level concepts in the domain of web document retrieval. This work concerns a technique, called the latent semantic indexing (LSI), which has been used for textual information retrieval for many years. In this environment, LSI determines clusters of co-occurring keywords so that a query which uses a particular keyword can then retrieve documents perhaps not containing this keyword, but containing other keywords from the same cluster. In this paper, we examine the use of this technique for content-based web document retrieval, using both keywords and image features to represent the documents. Two different approaches to image feature representation, namely, color histograms and color anglograms, are adopted and evaluated. Experimental results show that LSI, together with both textual and visual features, is able to extract the underlying semantic structure of web documents, thus helping to improve the retrieval performance significantly, even when querying is done using only keywords.     

基于文本和视觉特征融合的Web动画素材标注

为了提高对Web动画素材的组织、管理,该文提出了基于文本特征和视觉特征融合的Web动画素材标注算法。首先利用自动提取的Web动画素材上下文信息,结合Web动画素材名称、页面主题、URL以及ALT等属性组成特征集,提取出文本关键字;然后利用视觉与标注字之间的相关性,对自动提取的标注字进行过滤,实现Web动画素材的自动标注。实验表明该文提出的基于文本特征和视觉特征融合的Web动画素材标注算法可有效地应用于Web动画素材自动标注。     

基于语义测度的图像相似性计算研究

针对图像检索中的低层视觉特征相似性度量问题,提出一种基于语义测度的图像相似性计算方法。该方法在图像区域分割的基础上,通过构建图像区域子块与语义元数据之间的统计映射关系,实现图像内容的统计语义描述,建立图像之间、图像与语义类别、语义类别之间的分层语义相似测度。通过对自然图像库的实验结果表明,该方法在相似图像检索中具有更好的性能。     

一个基于语义的图像检索系统:VisEngine

介绍了一个基于语义的图像检索系统——VisEngine，该系统采用基于图像主要区域的图像分割方法，分别提取图像前景、背景和全局的视觉和抽象语义内容，构造相应的语义模板。接着把这些特征导入到一个面向对象的中间信息结构中，在此基础上进行多种方式的相似性匹配和检索。系统支持多种查询方式，用户交互界面自然友好。实验表明，VisEngine系统能有效地提高首次用户查询的正确性。     

结合上下文特征与CNN多层特征融合的语义分割

目的 针对基于区域的语义分割方法在进行语义分割时容易缺失细节信息,造成图像语义分割结果粗糙、准确度低的问题,提出结合上下文特征与卷积神经网络（CNN）多层特征融合的语义分割方法。方法 首先,采用选择搜索方法从图像中生成不同尺度的候选区域,得到区域特征掩膜;其次,采用卷积神经网络提取每个区域的特征,并行融合高层特征与低层特征。由于不同层提取的特征图大小不同,采用RefineNet模型将不同分辨率的特征图进行融合;最后将区域特征掩膜和融合后的特征图输入到自由形式感兴趣区域池化层,经过softmax分类层得到图像的像素级分类标签。结果 采用上下文特征与CNN多层特征融合作为算法的基本框架,得到了较好的性能,实验内容主要包括CNN多层特征融合、结合背景信息和融合特征以及dropout值对实验结果的影响分析,在Siftflow数据集上进行测试,像素准确率达到82.3%,平均准确率达到63.1%。与当前基于区域的端到端语义分割模型相比,像素准确率提高了10.6%,平均准确率提高了0.6%。结论 本文算法结合了区域的前景信息和上下文信息,充分利用了区域的语境信息,采用弃权原则降低网络的参数量,避免过拟合,同时利用RefineNet网络模型对CNN多层特征进行融合,有效地将图像的多层细节信息用于分割,增强了模型对于区域中小目标物体的判别能力,对于有遮挡和复杂背景的图像表现出较好的分割效果。