圖像分類標(biāo)注系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的普及以及多媒體數(shù)據(jù)獲取設(shè)備的發(fā)展，圖像和視頻的數(shù)量都飛速增長，多媒體資料的存貯索引，比如基于內(nèi)容的圖像和視頻檢索，已經(jīng)成為熱門的研究領(lǐng)域。
　　在這個背景下，本人所在的圖形圖像技術(shù)實驗室和廣東某電信研究院合作開展了研究項目“基于云計算的圖像和視頻分類技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用研究”。的研究課題正是基于該項目。該項目的一個研究目標(biāo)是為了探討如何智能處理并利用互聯(lián)網(wǎng)上海量的圖像和視頻數(shù)據(jù)，以及在云計算環(huán)境下圖像分類技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)中的

2、應(yīng)用。在現(xiàn)在主流的圖像分類技術(shù)中，都要采用訓(xùn)練集，從訓(xùn)練集中學(xué)習(xí)分類標(biāo)注模型。訓(xùn)練集的大小和質(zhì)量都對分類的效果有直接的影響。如何高效的進行訓(xùn)練集提取是該項目中面臨的一個重要問題。針對上述問題，采取了以下的解決方案：（1）搭建基于云計算的圖像抓取平臺，利用互聯(lián)網(wǎng)的圖像資源作為原始數(shù)據(jù)集，為提取訓(xùn)練集圖像提供足夠的數(shù)據(jù)。（2）實現(xiàn)基于概率潛在語義分析模型的訓(xùn)練集圖像提取功能，對原始數(shù)據(jù)集進行基于主題的聚類，幫助用戶快速選取訓(xùn)練集圖像。最后，