融合主题和视觉语义的图像自动标注方法

摘要：

为了减小图像语义检索过程中“语义鸿沟”的影响,提出融合主题和视觉语义的图像自动标注方法.该方法先在训练集的文本空间中用概率潜在语义分析(PLSA)模型拟合出主题集合;然后根据图像的高维视觉特征建立主题集合中每个主题的高斯混合模型(GMM),以准确描述其视觉语义信息,减小了“语义鸿沟”,提高了图像自动标注的准确性.在Corel数据集上进行了对比实验的结果表明,文中方法在标注的平均标准率和平均标全率上都表现良好,证明了其有效性.

关键词：高斯混合模型、概率潜在语义分析、图像自动标注、语义鸿沟、特征聚类

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：同家自然科学基金61201413;安徽省教育厅重点项目KJ2009A001Z;安徽省科技厅重大科技专项08010201002;安徽大学青年骨干教师培养基金33010017

在线出版日期：2013-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1709-1714