图像自动标注方法研究

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要伴随多媒体技术的快速发展，数字图像在多个领域上的应用越来越广泛，导致图像数量急速膨胀。如何对这些海量图像信息进行有效管理，并且及时地整理出对用户有用的信息是当今研究的热点。图像自动标注通过分析训练集，学习图像和标注词之间的关系，得出一些规则，然后使用这些规则自动推导出图像最适合的标注词，这些标注词代表了图像的高层语义信息。图像自动标注提供了一种快速的图像语义提取的方式，通过图像标注，图像语义检索可以转化为成熟的文本检索。图像和标注词正包集合之间的联合概率反映了标注词在图像中的重要程度，也就是标注词在图像中的权重。基于词汇权重的图像标注方法（We

2、ightedVocabularyRelevanceMethod，WVRM）分析标注词在图像中的权重；使用多重伯努利分布估计词汇之间关系；计算标注词和图像之间的联合概率最终得到标注词在图像中出现的概率。实验表明WVRM方法可以取得较好标注效果，标注词具有较大的覆盖范围。图像标注作为有监督学习对训练集有很大依赖性，通过对候选训练集划分选择合适的图像作为训练集能起到改善标注图像的效果。两层结构的标注方法（HierarchicallyAutomaticImageAnnotationMethod，HAIAM）使用标注词的聚类把标注词划分为若干个语义类别，根据标注词和图像之间的对应关

3、系划分训练集。图像标注时先使用分类器判断测试图像的语义类别，选定该主题的图像作为训练集，然后使用标注算法完成详细标注。实验表明HAIAM方法可以有效地提高图像标注的精度。关键词：图像语义，自动标注，权重，预处理I华中科技大学硕士学位论文AbstractInrecentyears,withtherapiddevelopmentofmultimediatechnology,theuseofdigitalimageisbecomingmoreandmorewidespreadinmanyareas,thenleadingtotherapidnumberofimgesrise.H

4、owtoeffectivelymanagetheseimagesandgettheinterestinginformationforpeoplehasbecomeoneofthehottestresearchpoints.Theautomaticimagesematicannotationlearnstherelationshipoftheannotationwordsandimagesaccordingtothetrainingimagesettogetsomerules,thenitcangetsomemostsuitableannotationwordsforani

5、mage,thesewordsarethedescriptionofthehighsematicoftheimage.Imageannotationprovidesamethodtopickupthesematicofimages,thenthesematicretrievalofimagescanbesolvedbythedevelopedtechnologyofretrievaltext.Thejointprobabilitybetweenthetheimageandthepositivebagsofawordhasshowntheimportanceofawordi

6、nanimage,thenitcanberegardedastheweightofwordinthisimage.Theweightedvocabularyrelevancemethod(WVRM)analyzestheweightofanwordintestingimage,assumestherelationbetweenwordsbymultiplebonulaydistribution,computsthejointprobabilitybetweenwordandtestingimage,finallygetstheprobabilityofawordinthe

7、testingimage.ExperimemtshaveshownthatWVRMgetsanobviousprogressthanpreviousmodels,thespeedofanntatinganimagehasbeencutdowngreatlyandthemodelcoversagreatnumberofannotationwords.Imageannotationisakindofsuperivsedmachinelearnningapproaches,anditdependsonthetrainingimage