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国家自然科学基金(61225009)

作品数:1 被引量:12H指数:1
相关作者:邱泽宇徐常胜方全桑基韬更多>>
相关机构:中国科学院自动化研究所更多>>
发文基金:北京市自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇上下文
  • 1篇上下文感知
  • 1篇上下文信息
  • 1篇随机场
  • 1篇随机游走
  • 1篇条件随机场
  • 1篇图像
  • 1篇图像标注
  • 1篇感知

机构

  • 1篇中国科学院自...

作者

  • 1篇桑基韬
  • 1篇方全
  • 1篇徐常胜
  • 1篇邱泽宇

传媒

  • 1篇计算机学报

年份

  • 1篇2014
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于区域上下文感知的图像标注被引量:12
2014年
随着互联网的发展,网络图像指数般增长,图像理解技术变得日益重要.其中图像标注技术作为其关键技术得到广泛关注和研究.现有的图像标注技术大多是在图像层次上训练标签模型,忽略了图像区域之间的关系及其标签之间的关系.为了解决这个问题,文中提出了一种新的算法,结合区域之间的位置关系及其标签之间的共生关系辅助标注图像.具体而言,算法首先使用支持向量机对部分可确定区域赋予语义标签,然后利用区域位置关系帮助聚类标注未知区域.得到一幅图所有的区域标签后,我们提出两种模型对标签共生关系建模辅助修正标签集,一个是随机游走模型,另一个是条件随机场模型.最终算法输出每幅图像的文本标签集.在对图像集NUS-WIDE的标注实验中显示,上述方法和单纯考虑区域关系的方法相比,标注效果和性能有了较好的改善,证实该方法是一种稳定、有效的标注算法.
邱泽宇方全桑基韬徐常胜
关键词:图像标注上下文信息随机游走条件随机场
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