【摘 要】
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针对传统跨媒体相关模型(CMRM)只考虑图像的视觉信息与标注词之间的相关性,忽略标注词之间所具有的语义相关性的问题,本文提出了一种新的基于图学习算法的CMRM图像语义标注方
【机 构】
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吉林大学通信工程学院,吉林大学网络中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61371092);吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(No.2014B006)
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针对传统跨媒体相关模型(CMRM)只考虑图像的视觉信息与标注词之间的相关性,忽略标注词之间所具有的语义相关性的问题,本文提出了一种新的基于图学习算法的CMRM图像语义标注方法。该方法首先根据运动领域图片训练集中的标注词,建立运动领域本体来标注图像;然后采用传统的CMRM标注算法对训练集图像进行第一次标注,获得基于概率模型的图像标注结果;最后,根据本体概念相似度,利用图学习方法对第一次标注结果进行修正,在每幅图像的概率关系表中选择概率最大的N个关键词作为最终的标注结果,完成第二次标注。实验结果表明,本文提出的模型的查全率和查准率均高于传统的CMRM算法。
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