【摘 要】
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研究大规模海洋遥感影像管理的关键是缩小影像低层视觉特征与高层语义之间的鸿沟.针对海洋遥感影像中不同区域对语义相似性度量的贡献程度不同,提出一种基于深度信念网络多示
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研究大规模海洋遥感影像管理的关键是缩小影像低层视觉特征与高层语义之间的鸿沟.针对海洋遥感影像中不同区域对语义相似性度量的贡献程度不同,提出一种基于深度信念网络多示例(deep belief networks multi-instance,DBNMI)的遥感影像语义自动标注模型.模型对初始输入遥感影像进行自适应分割,粗粒度划分海洋遥感影像背景区域和对象区域;对影像对象区域的低层视觉特征和高层语义概念间关系,利用深度信念网络模型进行自动建模;定量计算标注词间共现和对立的语义关系,改善图像标注结果.在公开遥感影像数据集上进行验证,实验表明所提出方法在标注精度上取得了较好效果.
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