安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2009A150)
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
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- 相关机构：合肥师范学院安徽大学更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多模态关联图的图像语义标注方法被引量：2
- 2010年
- 为了改善图像标注的性能,提出了一种基于多模态关联图的图像语义标注方法。该方法用一个无向图表达了图像区域特征、标注词以及图像三者之间的关系,结合图像区域特征相似性和语义间的相关性提取图像语义信息,提高了图像标注的精度。利用逆向文档频率(IDF)修正图像节点与其标注词节点之间边的权值,克服了传统方法中因高频词引起的偏差,有效地提高了图像标注的性能。在Corel图像数据集上进行了实验,实验结果验证了该方法的有效性。
- 郭玉堂罗斌
- 关键词：图像语义高频词
- 基于互K近邻图的自动图像标注与快速求解算法被引量：5
- 2011年
- 图像语义具有模糊性、复杂性、抽象性等特点,在提取图像语义时仅用低层特征进行描述是不够的,需要结合图像相关内容,以便提高图像标注的精确度。为此,提出了基于互K近邻图的图像标注方法,该方法用一个互K近邻图融合了图像的低层特征之间、标注词之间以及图像与标注词间的相互关系。利用互K近邻图实现了根据两个节点间的相互关系来提取语义信息,弥补了基于K近邻图的方法中单方向挖掘节点信息的不足,有效地提高了图像标注的性能。在对互K近邻图结构分析的基础上,结合重启随机游走,提出了一种快速求解算法,该算法在不明显降低图像标注精度下,实现了快速求解。在Corel图像数据集上进行了实验,结果验证了所提方法的有效性。
- 郭玉堂
- 关键词：图像标注
- 基于CCA的图像语义特征提取的分析与研究被引量：3
- 2012年
- 为了提高图像语义特征提取的精确度,克服目前大部分图像语义特征提取算法中,因图像特征提取不当,导致特征参数不能全面反映图像语义的问题,提出了一种基于典型相关分析(CCA)的特征融合的图像语义特征提取方法。该方法首先采用圆形对称邻域取代传统的矩形邻域的方法,对局部二值模式(LBP)纹理特征进行了改进,然后采用高维小样本下典型相关分析对可伸缩颜色描述算子的颜色特征和改进的LBP纹理特征进行特征融合。实验结果表明,所提出的方法明显提高了图像语义特征提取的精确度,能有效地建立图像的低层特征与语义特征间的一致性。
- 韩昌刚郭玉堂
- 关键词：图像语义局部二值模式特征参数
