[1]江欢 汤进 郭玉堂 罗斌.基于t混合模型的自动图像标注[J].计算机技术与发展,2010,(10):86-89.
 JIANG Huan,TANG Jin,GUO Yu-tang,et al.Automatic Image Annotation Based on t Mixture Model[J].,2010,(10):86-89.
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基于t混合模型的自动图像标注()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年10期
页码:
86-89
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Automatic Image Annotation Based on t Mixture Model
文章编号:
1673-629X(2010)10-0086-04
作者:
江欢1 汤进1 郭玉堂12 罗斌1
[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室[2]合肥师范学院计算机科学与技术系
Author(s):
JIANG HuanTANG JinGUO Yu-tangLUO Bin
[1]Ministry of Education Key Lab.of Intelligent Computing andSignal Processing,Anhui University[2]Department of Computer Science and Technology,Hefei Normal College
关键词:
t混合模型图像标注贝叶斯
Keywords:
t mixture model image annotation Bayes
分类号:
TP277
文献标志码:
A
摘要:
图像自动标注的实质是通过对图像视觉特征的分析来提取高层语义关键词用于表示图像的含义,从而使得现有图像检索问题转化为技术已经相当成熟的文本检索问题,在一定程度上解决了基于内容图像检索中存在的语义鸿沟问题。采用t混合模型在已标注好的训练图像集上计算图像区域类与关键字的联合概率分布,在此基础上,对未曾观察过的测试图像集,利用生成的模型根据贝叶斯最小错误概率准则实现自动图像标注。实验结果表明,该方法能有效改善标注结果
Abstract:
The essence of automatic image annotation is to obtain the semantic keywords of images from visual features and to support the semantic level search, then image retrieval can be transformed into text retrieval,which is fairly mature.To a certain extent,it can solve the semantic gap existing in content-based image retrieval.This paper was based on t mixture model,and computed a joint probability distribution for image regions classes and keywords.On this basis,it annotated unseen set of test images by used model according to Bayes minimum error probability criterion.The experiments results show that this method can significantly improve the labeling results

备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金(60772122); 安徽省自然科学研究重点项目(KJ2008A033,KJ2009A1501)江欢(1985-),男,安徽安庆人,硕士研究生,研究方向为模式识别与图像处理. 罗斌,教授,博导,研究方向为模式识别与图像处理
更新日期/Last Update: 1900-01-01