互联网社群图像标签排序研究进展

摘要：

互联网社群图像标签排序是目前计算机视觉、机器学习等领域最热门的课题之一.图像标签序列的合理性直接影响到图像检索等应用的效果.目前图像标签排序的方法多种多样,根据标签排序方法的不同将其划分为基于语义相关度与基于视觉显著性的标签排序,着重介绍了两类方法的典型标签排序方法,分析其各自的优缺点.最后就图像标签排序的评价方法以及发展趋势做了简单的论述.

关键词：标签排序、相关性、显著性

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61372148,61271369,41101111;北京市教育委员会科技发展计划面上项目SQKM201411417004;北京联合大学人才强校计划人才资助项目BPHR2014A04,BPHR2014E02;北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目CIT&TCD20130513,IDHT20140508

在线出版日期：2015-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：22-27,35