【摘 要】
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针对当前图像标注方法存在准确性低和实时性差的问题,提出基于深度特征与语义邻域的数字式多媒体图像连续视觉特征标注方法。根据MS算法将数字式多媒体图像划分成多个图像子
【机 构】
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西安工业大学艺术与传媒学院,陕西科技大学设计与艺术学院
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针对当前图像标注方法存在准确性低和实时性差的问题,提出基于深度特征与语义邻域的数字式多媒体图像连续视觉特征标注方法。根据MS算法将数字式多媒体图像划分成多个图像子块,计算各图像子块区域间权重值。利用NormalizedCuts分割算法融合各子块区域,获取图像分割结果。以图像分割为依据,训练图像语义分组,并利用逐层卷积与逐层采样法将图像抽象成特征向量,得到各语义组图像特征。将待标注图像也输入至已经训练好的深度网络,迭代提取特征步骤,计算待标注图像与各语义组中全部图像视觉特征相似程度,同时构建邻域图像集合。采
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