基于多标签判别字典学习的图像自动标注

作     者：杨晓玲 李志清 刘雨桐 YANG Xiaoling;LI Zhiqing;LIU Yutong

作者机构：湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湖南湘潭411100 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2018年第38卷第5期

页      码：1294-1298,1303页

摘      要：针对图像自动标注中底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟问题,在传统字典学习的基础上,提出一种基于多标签判别字典学习的图像自动标注方法。首先,为每幅图像提取多种类型特征,将多种特征组合作为字典学习输入特征空间的输入信息;然后,设计一个标签一致性正则化项,将原始样本的标签信息融入到初始的输入特征数据中,结合标签一致性判别字典和标签一致性正则化项进行字典学习;最后,通过得到的字典和稀疏编码矩阵求解标签稀疏编向量,实现未知图像的语义标注。在Corel 5K数据集上测试其标注性能,所提标注方法平均查准率和平均查全率分别可达到35%和48%;与传统的稀疏编码方法(MSC)相比,分别提高了10个百分点和16个百分点;与距离约束稀疏/组稀疏编码方法(DCSC/DCGSC)相比,分别提高了3个百分点和14个百分点。实验结果表明,所提方法能够较好地预测未知图像的语义信息,与当前几种流行的图像标注方法进行比较,所提方法具有较好的标注性能。

主 题 词：图像自动标注 字典学习 特征表示 稀疏编码 图像检索 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.11772/j.issn.1001-9081.2017112650

馆 藏 号：203289033...