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目的随着Web2.0下海量共享图像的出现,如何获取图像具有描述力的精准区域标注具有重要研究意义。方法提出一种基于区域语义多样性密度的图像标注框架,重点考虑区域间的视觉特征差异和空间结构差异。具体来说,基于距离相似度的特征多样性密度实现了区域特征语义标注;引入负相关示例的惩罚作用实现了区域空间关系语义及属性语义标注。结果在部分NUS-WIDE和MSRC数据集上验证了方法的有效性,区域属性标注的正确率在80%以上,同时基于属性标注的图像检索的平均查准率达到82%。结论实验结果表明,本文图像标注框架可以较