基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像語(yǔ)義標(biāo)注研究.pdf

1、在當(dāng)今數(shù)字化生活中，多媒體數(shù)據(jù)與日俱增，大數(shù)據(jù)時(shí)代更讓多媒體數(shù)據(jù)在人們的生活中起到至關(guān)重要的作用。在多媒體數(shù)據(jù)中，占最大多數(shù)的是圖像和視頻，而圖像是視頻的基礎(chǔ)，自然在多媒體數(shù)據(jù)管理中起著舉足輕重的作用。快速準(zhǔn)確的圖像檢索，讓人們通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)可以快速有效的進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)，很大程度上提高人們的生活質(zhì)量。而自動(dòng)圖像標(biāo)注是基于圖像內(nèi)容檢索中重要而具有挑戰(zhàn)性的工作，它可以在一定程度上解決語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題。如果能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)圖像標(biāo)注，那么現(xiàn)有的圖像檢索問(wèn)題實(shí)際

2、就可以轉(zhuǎn)化成技術(shù)已相當(dāng)成熟的文本檢索問(wèn)題。因此，自動(dòng)圖像標(biāo)注的研究是一個(gè)很有意義的課題。
　　(1)圖像低層特征提取是圖像標(biāo)注的基礎(chǔ)。論文詳細(xì)闡述了圖像低層特征提取的方法，通過(guò)在不同的圖像特征上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)，比較分析了各類圖像特征的特點(diǎn)，總結(jié)和歸納了各方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍。
　　(2)為了解決圖像低層特征與高層語(yǔ)義之間存在語(yǔ)義鴻溝，本文在基于圖標(biāo)簽傳播原理和基礎(chǔ)上，研究基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽的有效傳播，并在

3、圖像分類實(shí)驗(yàn)上驗(yàn)證了方法的有效性。結(jié)合多標(biāo)簽的特點(diǎn)，研究了基于連續(xù)預(yù)測(cè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像語(yǔ)義標(biāo)注方法，分析了該方法的時(shí)間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能提高圖像標(biāo)注的準(zhǔn)確度。
　　(3)圖像標(biāo)注的結(jié)果不可避免地存在噪聲，和存在標(biāo)簽之間的不一致性以及標(biāo)簽無(wú)意義等現(xiàn)象。針對(duì)這些問(wèn)題，研究了基于共生關(guān)系模型的圖像標(biāo)注優(yōu)化方法進(jìn)行標(biāo)注優(yōu)化。采用共生關(guān)系模型方法挖掘出語(yǔ)義之間的相互關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)初始語(yǔ)義進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明進(jìn)行標(biāo)簽優(yōu)化