【摘 要】
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为了弥补图像底层特征到高层语义之间的语义鸿沟,提出一种基于视觉焦点权重模型和词相关性的图像标注方法。由于人们对图像的认识过程中,对焦点区域有比较多的关注,因此可以通过视觉焦点权重模型计算图像各区域的视觉焦点权重来提取图像的焦点区域。同时焦点区域的标注词和其他区域的标注词在逻辑上是相关的,因此通过WordNet根据词汇相关性确定图像的最终标注向量。实验结果表明,通过该方法能提高图像自动语义标注的准确
【基金项目】
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基金项目：天津市科技支撑计划项目（08zCKFGx00700）.
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为了弥补图像底层特征到高层语义之间的语义鸿沟,提出一种基于视觉焦点权重模型和词相关性的图像标注方法。由于人们对图像的认识过程中,对焦点区域有比较多的关注,因此可以通过视觉焦点权重模型计算图像各区域的视觉焦点权重来提取图像的焦点区域。同时焦点区域的标注词和其他区域的标注词在逻辑上是相关的,因此通过WordNet根据词汇相关性确定图像的最终标注向量。实验结果表明,通过该方法能提高图像自动语义标注的准确率。
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