基于場(chǎng)景分類的圖像語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注及檢索的研究.pdf

1、圖像語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注是提高圖像檢索性能的有效途徑。為了能夠的找到自己想要的圖片，利用傳統(tǒng)的基于文本的方式首先需要對(duì)每張圖像進(jìn)行詳細(xì)的人工標(biāo)注，這是很耗時(shí)耗力的，而且很容易誤標(biāo)。本論文針對(duì)各種圖像語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注方法存在的問(wèn)題，提出一種提高標(biāo)注性能的方法，重點(diǎn)研究場(chǎng)景語(yǔ)義分類和標(biāo)注算法。
　　通過(guò)語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注方法來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)并得到圖像底層特征與高層語(yǔ)義間的關(guān)系模型，并以此為標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注未知圖像的語(yǔ)義，能有效的彌補(bǔ)“語(yǔ)義鴻溝”。但目前的標(biāo)注方法通常

2、只適用于某一個(gè)領(lǐng)域的圖像檢索;訓(xùn)練集被標(biāo)注的準(zhǔn)確度嚴(yán)重影響機(jī)器學(xué)習(xí)的性能;難以識(shí)別場(chǎng)景語(yǔ)義，尤其是高層的語(yǔ)義。
　　針對(duì)于標(biāo)注準(zhǔn)確度的問(wèn)題，本文采用支持向量數(shù)據(jù)描述的語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注方法。該方法對(duì)每一類的樣本數(shù)據(jù)單獨(dú)構(gòu)造類球，能夠縮小求解問(wèn)題的規(guī)模，降低算法的復(fù)雜度。
　　針對(duì)于場(chǎng)景標(biāo)注效果不佳的情況，本文提出了一種結(jié)合PLSA場(chǎng)景分類和支持向量數(shù)據(jù)描述的圖像語(yǔ)義標(biāo)注方法。利用PLSA發(fā)現(xiàn)圖像潛在的語(yǔ)義主題，并結(jié)合支持向量數(shù)據(jù)描