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一种新的基于语义聚类和图算法的自动图像标注方法
引用本文:芮晓光,袁平波,何芳,俞能海.一种新的基于语义聚类和图算法的自动图像标注方法[J].中国图象图形学报,2007,12(2):239-244.
作者姓名:芮晓光  袁平波  何芳  俞能海
作者单位:中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室,中国科学技术大学电子工程与信息科学系 合肥230027,合肥230027
基金项目:多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室开放基金;国家自然科学基金
摘    要:针对图像检索中的语义鸿沟问题,提出了一种新颖的自动图像标注方法。该方法首先采用了一种基于软约束的半监督图像聚类算法(SHMRF-Kmeans)对已标注图像的区域进行语义聚类,这种聚类方法可以同时考虑图像的视觉信息和语义信息。并利用图算法——Manifold排序学习算法充分发掘语义概念与区域聚类中心的关系,得到两者的联合概率关系表。然后利用此概率关系表标注未知标注的图像。该方法与以前的方法相比可以更加充分地结合图像的视觉特征和高层语义。通过在通用图像集上的实验结果表明,本文提出的自动图像标注方法是有效的。

关 键 词:半监督聚类  软约束  图像标注  Manifold排序学习算法
文章编号:1006-8961(2007)02-0239-06
修稿时间:2006-10-13

A New Approach for Automatic Image Annotation Based on Semantic Clustering and Graph Algorithm
RUI Xiao-guang,YUAN Ping-bo,HE Fang,YU Neng-hai,RUI Xiao-guang,YUAN Ping-bo,HE Fang,YU Neng-hai,RUI Xiao-guang,YUAN Ping-bo,HE Fang,YU Neng-hai and RUI Xiao-guang,YUAN Ping-bo,HE Fang,YU Neng-hai.A New Approach for Automatic Image Annotation Based on Semantic Clustering and Graph Algorithm[J].Journal of Image and Graphics,2007,12(2):239-244.
Authors:RUI Xiao-guang  YUAN Ping-bo  HE Fang  YU Neng-hai  RUI Xiao-guang  YUAN Ping-bo  HE Fang  YU Neng-hai  RUI Xiao-guang  YUAN Ping-bo  HE Fang  YU Neng-hai and RUI Xiao-guang  YUAN Ping-bo  HE Fang  YU Neng-hai
Affiliation:MOE-MS Key Laboratory of Multimedia Computing and Communication, University of Science and Technology of China, Hefei 230027;Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China, Hefei 230027
Abstract:A novel automatic image annotation approach is proposed to bridge the semantic gap of content-based image retrieval.Our approach first performs segmentation of images into regions,followed by the clustering of regions to blobs using a semi-supervised image clustering algorithm with soft constraints which utilizing the visual and semantic information of images.And a graph-based algorithm is used to compute the probabilistic relation between concepts and region blobs which can be used to annotate new images.Experiments conducted on standard dataset demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed approach for image annotation.
Keywords:semi-supervised clustering  soft constraints  image annotation  Manifold ranking
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