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论文类型：期刊论文

发表时间：2018-04-15

发表刊物：鲁东大学学报（自然科学版）

卷号：34

期号：2

页面范围：97-104

ISSN号：1673-8020

关键字：典型相关分析;语义邻居;K邻近;图像注释

摘要：本文提出了一种图像自动注释算法.为了建立图像视觉特征和语义特征间的联系,提出利用典型相关方法将这两种特征映射到同一特征子空间,进而得到每一个语义标签的图像子集.针对弱标记问题,提出重新定义每个语义标签的语义空间,将典型相关特征子空间的图像子集与训练集中每个标签原有的图像进行融合,形成更加完善的图像子集.针对图像训练集类别不平衡问题,提出在每个标签的语义空间中利用K邻近算法求得每个标签的语义邻居,使每个标签的图像个数相对平衡.在注释过程中,利用每个语义子集与待注释图像的视觉距离建立贝叶斯概率模型完成注释工作.在基准测试图像库进行对比实验,结果表明,所提出的算法能够有效地完成图像自动注释工作.