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基于蒙特卡罗数据集均衡与鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注
被引量：
7
1
作者
柯逍
邹嘉伟
+1 位作者
杜明智
周铭柯
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期2925-2935,共11页
针对传统图像标注模型存在着训练时间长、对低频词汇敏感等问题,该文提出了基于蒙特卡罗数据集均衡和鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注模型.该模型首先对公共图像库的训练集数据进行图像自动分割,选择分割后相应的种子标注词,并通过...
针对传统图像标注模型存在着训练时间长、对低频词汇敏感等问题,该文提出了基于蒙特卡罗数据集均衡和鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注模型.该模型首先对公共图像库的训练集数据进行图像自动分割,选择分割后相应的种子标注词,并通过提出的基于综合距离的图像特征匹配算法进行自动匹配以形成不同类别的训练集.针对公共数据库中不同标注词的数据规模相差较大,提出了蒙特卡罗数据集均衡算法使得各个标注词间的数据规模大体一致.然后针对单一特征描述存在的不足,提出了多尺度特征融合算法对不同标注词图像进行有效的特征提取.最后针对传统极限学习机存在的隐层节点随机性和输入向量权重一致性的问题,提出了鲁棒性增量极限学习,提高了判别模型的准确性.通过在公共数据集上的实验结果表明:该模型可以在很短时间内实现图像的自动标注,对低频词汇具有较强的鲁棒性,并且在平均召回率、平均准确率、综合值等多项指标上均高于现流行的大多数图像自动标注模型.
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关键词
蒙特卡罗数据集均衡
多尺度特征融合
极限学习机
图像自动标注
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职称材料
题名
基于蒙特卡罗数据集均衡与鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注
被引量：
7
1
作者
柯逍
邹嘉伟
杜明智
周铭柯
机构
福州大学数学与计算机科学学院
福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学)
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期2925-2935,共11页
基金
国家自然科学基金(No.61502105)
福建省科技引导性项目(No.2017H0015)
福建省中青年教师教育科研项目(No.JA15075)
文摘
针对传统图像标注模型存在着训练时间长、对低频词汇敏感等问题,该文提出了基于蒙特卡罗数据集均衡和鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注模型.该模型首先对公共图像库的训练集数据进行图像自动分割,选择分割后相应的种子标注词,并通过提出的基于综合距离的图像特征匹配算法进行自动匹配以形成不同类别的训练集.针对公共数据库中不同标注词的数据规模相差较大,提出了蒙特卡罗数据集均衡算法使得各个标注词间的数据规模大体一致.然后针对单一特征描述存在的不足,提出了多尺度特征融合算法对不同标注词图像进行有效的特征提取.最后针对传统极限学习机存在的隐层节点随机性和输入向量权重一致性的问题,提出了鲁棒性增量极限学习,提高了判别模型的准确性.通过在公共数据集上的实验结果表明:该模型可以在很短时间内实现图像的自动标注,对低频词汇具有较强的鲁棒性,并且在平均召回率、平均准确率、综合值等多项指标上均高于现流行的大多数图像自动标注模型.
关键词
蒙特卡罗数据集均衡
多尺度特征融合
极限学习机
图像自动标注
Keywords
Monte-Carlo data set balance
multi-scale feature fusion
extreme learning machine
automatic image annotation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蒙特卡罗数据集均衡与鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注
柯逍
邹嘉伟
杜明智
周铭柯
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
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