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基于相关视觉关键词的图像自动标注方法研究
被引量:
3
1
作者
柯逍
李绍滋
曹冬林
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期846-855,共10页
图像自动标注是计算机视觉与模式识别等领域中的重要问题.针对现有模型未对文本关键词的视觉描述形式进行建模,导致标注结果中大量出现与图像视觉内容无关的标注词等问题,提出了基于相关视觉关键词的图像自动标注模型VKRAM.该模型将标...
图像自动标注是计算机视觉与模式识别等领域中的重要问题.针对现有模型未对文本关键词的视觉描述形式进行建模,导致标注结果中大量出现与图像视觉内容无关的标注词等问题,提出了基于相关视觉关键词的图像自动标注模型VKRAM.该模型将标注词分为非抽象标注词与抽象标注词.首先建立非抽象标注词的视觉关键词种子,并提出了一个新方法抽取非抽象标注词对应的视觉关键词集合;接着根据抽象关键词的特点,运用提出的基于减区域的算法抽取抽象关键词对应的视觉关键词种子与视觉关键词集合;然后提出一个自适应参数方法与快速求解算法用于确定不同视觉关键词的相似度阈值;最后将上述方法相结合并用于图像自动标注中.该模型能从一定程度上解决标注结果中出现的大量无关标注词问题.实验结果表明,该模型在大多数指标上相比以往模型均有所提高.
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关键词
图像自动标注
视觉关键词
自适应阈值
相关模型
抽象标注词
非抽象标注词
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职称材料
基于显著区域的图像自动标注
被引量:
3
2
作者
尹文杰
韩军伟
+2 位作者
郭雷
贺胜
许明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第10期3925-3928,3933,共5页
为了提高图像自动标注的准确率,提出了一种基于图像显著区域的自动标注方法。首先提取图像的显著区域,然后提取图像的SIFT特征,利用K-均值聚类得到视觉词汇,并根据训练图像的SIFT特征是否位于显著区域进行不同的加权运算得到视觉词汇的...
为了提高图像自动标注的准确率,提出了一种基于图像显著区域的自动标注方法。首先提取图像的显著区域,然后提取图像的SIFT特征,利用K-均值聚类得到视觉词汇,并根据训练图像的SIFT特征是否位于显著区域进行不同的加权运算得到视觉词汇的词袋表示,最后利用支持向量机训练分类模型实现图像分类和标注。在一个包含1 255幅Corel图像的数据库进行实验,所提方法标注的准确率与整体考虑整幅图像特征相比有很大提高,表明提出的算法优于传统方法。
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关键词
图像自动标注
显著区域
SIFT特征
K-均值聚类
视觉词袋
支持向量机
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职称材料
典型相关分析与多伯努利相关模型的图像标注
被引量:
1
3
作者
周晓
潘洁珠
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期841-846,共6页
文章提出一种基于图像的视觉词袋与文本标注的典型相关分析与分割无关的多伯努利相关模型的自动图像标注算法。在图像标注与分类任务中,矢量量化图像局部描述子得到的视觉词袋特征已显示了其鲁棒性与可区分性,文中对视觉词袋与文本特征...
文章提出一种基于图像的视觉词袋与文本标注的典型相关分析与分割无关的多伯努利相关模型的自动图像标注算法。在图像标注与分类任务中,矢量量化图像局部描述子得到的视觉词袋特征已显示了其鲁棒性与可区分性,文中对视觉词袋与文本特征作典型相关分析,确保投影变换后新的视觉特征与文本特征的相关性最大化,从而有效地在视觉与文本2种模态中建立联系,契合了自动图像标注的主旨。文中还提出了一种简化的多伯努利相关模型,实验结果证明了典型相关分析比概率潜藏语义分析更适合于图像自动标注,也证明了简化的多伯努利相关模型的有效性。
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关键词
自动图像标注
尺度不变特征变换
层次化k-means
视觉词袋
典型相关分析
多伯努利相关模型
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职称材料
基于视觉注意机制和条件随机场的图像标注
4
作者
孙庆美
金聪
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016年第4期442-448,共7页
传统的图像标注方法对图像各个区域同等标注,忽视了人们对图像的理解方式。为此提出了基于视觉注意机制和条件随机场的图像标注方法。首先,由于人们在对图像认识的过程中,对显著区域会有较多的关注,因此通过视觉注意机制来取得图像的显...
传统的图像标注方法对图像各个区域同等标注,忽视了人们对图像的理解方式。为此提出了基于视觉注意机制和条件随机场的图像标注方法。首先,由于人们在对图像认识的过程中,对显著区域会有较多的关注,因此通过视觉注意机制来取得图像的显著区域,用支持向量机对显著区域赋予语义标签;再利用k-NN聚类算法对非显著区域进行标注;最后,又由于显著区域的标注词与非显著区域的标注词在逻辑上存在一定的关联性,因此条件随机场模型可以根据标注词的关联性校正并确定图像的最终标注向量。在Corel5k、IAPR TC-12和ESP Game图像库上进行实验并且和其他方法进行比较,从平均查准率、平均查全率和F1的实验结果验证了本文方法的有效性。
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关键词
自动图像标注
视觉注意
词相关性
条件随机场
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职称材料
题名
基于相关视觉关键词的图像自动标注方法研究
被引量:
3
1
作者
柯逍
李绍滋
曹冬林
机构
福州大学数学与计算机科学学院
厦门大学智能科学与技术系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期846-855,共10页
基金
国家自然科学基金项目(60873179
60803078)
+2 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20090121110032)
深圳市科技计划研究项目(JC200903180630A
ZYB200907110169A)
文摘
图像自动标注是计算机视觉与模式识别等领域中的重要问题.针对现有模型未对文本关键词的视觉描述形式进行建模,导致标注结果中大量出现与图像视觉内容无关的标注词等问题,提出了基于相关视觉关键词的图像自动标注模型VKRAM.该模型将标注词分为非抽象标注词与抽象标注词.首先建立非抽象标注词的视觉关键词种子,并提出了一个新方法抽取非抽象标注词对应的视觉关键词集合;接着根据抽象关键词的特点,运用提出的基于减区域的算法抽取抽象关键词对应的视觉关键词种子与视觉关键词集合;然后提出一个自适应参数方法与快速求解算法用于确定不同视觉关键词的相似度阈值;最后将上述方法相结合并用于图像自动标注中.该模型能从一定程度上解决标注结果中出现的大量无关标注词问题.实验结果表明,该模型在大多数指标上相比以往模型均有所提高.
关键词
图像自动标注
视觉关键词
自适应阈值
相关模型
抽象标注词
非抽象标注词
Keywords
〈key words〉automatic image annotation
visual
key
word
adaptive threshold
relevance model
Abstract
annotation
word
non-Abstract
annotation
word
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于显著区域的图像自动标注
被引量:
3
2
作者
尹文杰
韩军伟
郭雷
贺胜
许明
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第10期3925-3928,3933,共5页
基金
西北工业大学基础研究基金资助项目(JC201041)
西北工业大学引进高层次人才科研启动费资助项目
文摘
为了提高图像自动标注的准确率,提出了一种基于图像显著区域的自动标注方法。首先提取图像的显著区域,然后提取图像的SIFT特征,利用K-均值聚类得到视觉词汇,并根据训练图像的SIFT特征是否位于显著区域进行不同的加权运算得到视觉词汇的词袋表示,最后利用支持向量机训练分类模型实现图像分类和标注。在一个包含1 255幅Corel图像的数据库进行实验,所提方法标注的准确率与整体考虑整幅图像特征相比有很大提高,表明提出的算法优于传统方法。
关键词
图像自动标注
显著区域
SIFT特征
K-均值聚类
视觉词袋
支持向量机
Keywords
automatic
image
annotation
saliency
SIFT feature
K-Means cluster
bag-of-
words
SVM
分类号
P37 [天文地球—地球物理学]
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职称材料
题名
典型相关分析与多伯努利相关模型的图像标注
被引量:
1
3
作者
周晓
潘洁珠
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
合肥师范学院计算机科学与技术系
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期841-846,共6页
基金
国家重点基础研究发展计划资助项目(2009CB326203)
安徽高等学校省级自然科学研究资助项目(KJ2009B238Z)
文摘
文章提出一种基于图像的视觉词袋与文本标注的典型相关分析与分割无关的多伯努利相关模型的自动图像标注算法。在图像标注与分类任务中,矢量量化图像局部描述子得到的视觉词袋特征已显示了其鲁棒性与可区分性,文中对视觉词袋与文本特征作典型相关分析,确保投影变换后新的视觉特征与文本特征的相关性最大化,从而有效地在视觉与文本2种模态中建立联系,契合了自动图像标注的主旨。文中还提出了一种简化的多伯努利相关模型,实验结果证明了典型相关分析比概率潜藏语义分析更适合于图像自动标注,也证明了简化的多伯努利相关模型的有效性。
关键词
自动图像标注
尺度不变特征变换
层次化k-means
视觉词袋
典型相关分析
多伯努利相关模型
Keywords
automatic
image
annotation
scale invariant feature transform (SIFT)
hierarchical κ-means
visual bag of
words
canonical correlation analysis(CCA)
multiple Bernoulli relevance model (MBRM)
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于视觉注意机制和条件随机场的图像标注
4
作者
孙庆美
金聪
机构
华中师范大学计算机学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016年第4期442-448,共7页
基金
国家社会科学基金项目(13BTQ050)
文摘
传统的图像标注方法对图像各个区域同等标注,忽视了人们对图像的理解方式。为此提出了基于视觉注意机制和条件随机场的图像标注方法。首先,由于人们在对图像认识的过程中,对显著区域会有较多的关注,因此通过视觉注意机制来取得图像的显著区域,用支持向量机对显著区域赋予语义标签;再利用k-NN聚类算法对非显著区域进行标注;最后,又由于显著区域的标注词与非显著区域的标注词在逻辑上存在一定的关联性,因此条件随机场模型可以根据标注词的关联性校正并确定图像的最终标注向量。在Corel5k、IAPR TC-12和ESP Game图像库上进行实验并且和其他方法进行比较,从平均查准率、平均查全率和F1的实验结果验证了本文方法的有效性。
关键词
自动图像标注
视觉注意
词相关性
条件随机场
Keywords
automatic
image
annotation
visual attention mechanism
inter-
word
correlation
conditional random fields
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相关视觉关键词的图像自动标注方法研究
柯逍
李绍滋
曹冬林
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于显著区域的图像自动标注
尹文杰
韩军伟
郭雷
贺胜
许明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
典型相关分析与多伯努利相关模型的图像标注
周晓
潘洁珠
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于视觉注意机制和条件随机场的图像标注
孙庆美
金聪
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016
0
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职称材料
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