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基于概念索引的图像自动标注
Automatic Image Annotation Based on Concept Indexing
【摘要】 在基于内容的图像检索中,建立图像底层视觉特征与高层语义的联系是个难题.一个新的解决方法是按照图像的语义内容进行自动标注.为了缩小语义差距,采用基于支持向量机(SVM)的多类分类器为空间映射方法,将图像的底层特征映射为具有一定高层语义的模型特征以实现概念索引,使用的模型特征为多类分类的结果以概率形式组合而成.在模型特征组成的空间中,再使用核函数方法对关键词进行了概率估计,从而提供概念化的图像标注以用于检索.实验表明,与底层特征相比,使用模型特征进行自动标注的结果F度量相对提高14%.
【Abstract】 Automatic image annotation is an important but highly challenging problem in content-based image retrieval. A new procedure for providing images with semantic
【关键词】 图像自动标注；
多类分类器；
空间映射；
模型向量；
【Key words】 is introduced. To over the semantic gap； classified images are used to train a special multi-class classifier based on support vector machine (SVM)； which maps the visual image feature into the model space to achieve the concept indexing. The m；
【Key words】 is introduced. To over the semantic gap； classified images are used to train a special multi-class classifier based on support vector machine (SVM)； which maps the visual image feature into the model space to achieve the concept indexing. The m；
【基金】 国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目(2004CB318108);国家自然科学基金项目(60223004,60321002,60303005,60503064);教育部科学技术研究基金重点项目(104236)
- 【文献出处】 计算机研究与发展 ,Journal of Computer Research and Development , 编辑部邮箱 ,2007年03期
- 【分类号】TP391.41
- 【被引频次】22
- 【下载频次】581