基于主题融合和关联规则挖掘的图像标注

摘要：

为减小"语义鸿沟",在LDA主题模型的基础上,提出了一种主题融合和关联规则挖掘的图像标注方法.首先,针对视觉和文本信息的关联度不高的问题,引入基于向量机的多类别分类得到图像的类别信息.其次,通过文本模态的语义主题分布和类别信息,计算出图像类的文本主题分布.未知图像将其所属类的文本主题分布与其视觉主题分布进行加权融合,并以此概率模型计算初始标签集.最后依据初始标注词概率,利用关联规则挖掘和词间相关性挖掘文本关联度,从而得到精确化语义标注.在Corel5K图像数据集上进行对比实验,实验结果证明了方法的有效性.

关键词：图像标注、LDA主题模型、加权主题融合、关联规则挖掘、词间相关性

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-07-29（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：246-251