基于相似性迁移学习的图像标注

提出一种基于相似性迁移学习的图像标注算法.首先建立图像间的特征相似度量,引入相似性迁移学习算法,将图像的底层特征相似度量迁移到图像所对应标注词的相似度量,通过统计方法实现图像的自动标注.实验表明,本文方法能够有效提高图像的标注质量,减少噪声干扰.     

基于Co-training的图像自动标注

图像自动标注是图像理解与模式识别等领域中具有挑战性的关键研究问题.目前图像自动标注领域存在着一些问题,如未标注数据规模要远大于标注数据规模,只能单独使用某种图像分割策略与某类图像表示方法.针对上述问题,提出了基于Co-training的图像自动标注方法,通过构建4个独立的特征属性进而建立4个子分类器,将不同的图像分割方法与特征表示方法整合到一个统一框架中,利用提出的基于投票与一致性相结合的自适应算法扩展原始训练集.该方法通过使用Co-training算法,利用大量未标注数据来提升图像自动标注的性能.通过在Corel 5K数据库上进行实验,验证了提出方法的有效性.     

基于风格建模的图像自动标注

传统的自动图像标注假设图像相对独立,在训练和标注阶段,图像之间的联系都被忽略.然而在实际应用中,用户往往倾向于将来自同源(如同一次旅行,同一次庆典等)的图像存储在一起,组成一个图像子集,来自同一个图片子集的图像享有共同的"风格".以传统的基于PLSA模型的自动图像标注为基础,提出为图像集的"风格"建模,在风格模型的基础上进行自动图像标注.不同数据集上的实验证明,提出的风格化图像自动标注可以为传统的基于PLSA模型的自动图像标注带来80%左右的性能提升.     

典型相关分析与多伯努利相关模型的图像标注

文章提出一种基于图像的视觉词袋与文本标注的典型相关分析与分割无关的多伯努利相关模型的自动图像标注算法。在图像标注与分类任务中,矢量量化图像局部描述子得到的视觉词袋特征已显示了其鲁棒性与可区分性,文中对视觉词袋与文本特征作典型相关分析,确保投影变换后新的视觉特征与文本特征的相关性最大化,从而有效地在视觉与文本2种模态中建立联系,契合了自动图像标注的主旨。文中还提出了一种简化的多伯努利相关模型,实验结果证明了典型相关分析比概率潜藏语义分析更适合于图像自动标注,也证明了简化的多伯努利相关模型的有效性。     

基于区域空间与词汇加权的图像自动标注

图像自动标注是图像检索与图像理解中重要而又极具挑战性的问题.针对现有模型忽略了图像不同区域对图像整体贡献程度的差异性,提出了基于区域空间加权的标注方法,改善了图像的区域特征生成概率估计.此外,针对现有模型未考虑词汇本身重要性以及词汇分布对标注性能的影响,提出了基于词汇固定权值的标注方法、基于平滑词汇频率的标注方法以及基于词汇TF-IDF加权的标注方法,对词汇的生成概率估计部分进行了改进.综合以上区域空间改进与词汇改进,提出了WDVRM图像标注模型.通过在Corel数据库进行的实验,验证了WDVRM模型的有效性.     

基于稀疏表达的图像自动标注

本文提出稀疏表达的图像标注算法.通过提取图像的SIFT特征及HSV特征,建立稀疏模型,采用距离函数对图像的特征向量进行相似度量求出稀疏系数,实现特征向量的匹配,考虑到图像内容的相似性会体现到标注词上,因此对待测图像进行自动化标注.实验表明,该方法充分运用了图像数据的稀疏化以及从已知信息到待标记图像的映射,完成图像的自动标注,提高了图像特征提取的质量,简化图像处理所用的实验数据,降低计算时间复杂度.     

基于稀疏表达的污损图像标注算法

本文提出了污损图像的自动标注算法.首先确定待标注图像的污损区域,根据污损区域的位置和比例划分字典中的图像,提取图像的底层特征,基于底层视觉特征构建稀疏模型,确立污损图像与字典中图像的相似关系,对字典中的相似图像进行分块处理,由污损图像与字典图像的子块特征确定其可能相关的标注词.最后通过概率统计完成污损图像的自动标注.实验表明该方法在一定程度上弱化污损区域对图像标注的不利影响,较好地实现了污损图像的自动标注.     

基于隐Markov模型的汉语词类自动标注的实验研究

汉语词类自动标注技术在中文信息处理现实应用中占据着十分重要的位置。论文在经过人工分词和词类标注的大规模汉语语料库的支持下 ,通过一系列对比实验 ,对基于隐 Markov模型的汉语词类自动标注算法进行了系统的考察 ,并得出结论 :1Bigram模型的“性能价格比”较 Tri-gram模型更令人满意 ;2以 7万词次左右的标注语料库训练 Bigram模型即已基本够用 (此时 ,兼类词词类标注正确率及文本词类标注正确率分别可达 93%和 97%以上 ) ;3Bi-gram模型对不同领域具有一定的适应性。这些结论对设计实用型汉语词类自动标注系统具有指导意义。     

基于球体模型的图像拼接算法

本文提出了一种基于球体模型的全自动图像拼接算法.本文首先采用SIFT算法提取图像特征点,然后采根据基于置信度的匹配算法对特征点进行匹配,最后采用相机球体拍摄模型来实现图像的自动拼接.通过对不同场景的序列图像进行拼接实验,结果表明本文算法有效的提高了图像拼接的效率和准确性,能够大大提升图像拼接的自动化水平.     

基于半监督学习模型的自动图片标注研究

基于关键字的自动图片标注方法,可以更为有效地实现海量图片的管理和检索.然而由于"语义鸿沟"问题,传统的自动图片标注效果往往并不理想.因此,对不精确的标注结果进行优化就显得尤为重要.文中提出一种新颖的图片标注方法.首先,利用基于相关性模型的递进算法得到图片的初始标注结果.然后,利用一种半监督的学习模型,也即随机游动与重新启动算法对得到的初始标注结果进行优化,并选择一定数量的顶端标注作为图片最终的标注.通过在通用Corel图片数据库的实验表明,文中提出的方案可以有效地提高图片自动标注的性能.     

一种新的中文词自动聚类算法

基于分类的统计语言模型是解决N-gram语言模型中数据稀疏问题的有效方法之一,词的自动聚类算法一直是一个难点.如何设计一种计算速度快、收敛性好的算法是关键.提出一种根据词的上下文环境,综合考虑语言模型的困惑度和词的相似度的自动聚类算法.把词的自动聚类和提高基于分类的语言模型的性能联合起来考虑.实验结果表明,该算法执行效率高、聚类效果好.     

蒙古文词性标注及融合词性因子的蒙汉统计机器翻译

借鉴并利用基于短语的因子化机器翻译方法,结合基于隐马尔科夫模型的词性标注系统实现了蒙古文的自动词性标注.首先使用基于短语的因子化机器翻译方法对词表词进行标注,然后用基于隐马尔科夫模型的词性标注方法对生词进行标注.实验结果表明,采取的蒙古文词性标注方法的准确率达到97.91%.最后,将该方法标注的词性融入到蒙汉统计机器翻译系统后,译文质量有了较大提高,进一步证明该方法的有效性和实用性.     

基于图理论学习模型的胃窥镜图像自动标注

为了解决目前医学图像检索领域不能有效缓解“语义鸿沟”的问题,提出基于图理论学习模型的图像自动标注方法.首先讨论了医学图像的标注问题,总结了现有关医学图像标注的研究工作.以胃窥镜图像为具体研究对象,针对图学习模型中的图像-标注词间的关系提取以及图像相似度计算进行了详细分析,并有效地融合进医生的诊断信息作为图像的高级语义特征,更有效地计算出图像间相似度.最后,在Toy data数据集和临床胃窥镜图像集上进行了一系列的实验,结果表明本文方法优越于传统图像标注方法.     

基于最大熵模型的词位标注汉语分词

近年来基于字的词位标注汉语分词方法极大地提高了分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,借助于优秀的序列标注模型,词位标注汉语分词逐渐成为汉语分词的主要技术路线.该方法中特征模板集设定和词位标注集的选择至关重要,采用不同的词位标注集,使用最大熵模型进一步研究了词位标注汉语分词技术.在国际汉语分词评测Bakeoff2005的语料上进行了封闭测试,并对比了不同词位标注集对分词性能的影响.实验表明所采用的六词位标注集配合相应的特征模板集TMPT-6较其他词位标注集分词性能要好.     

基于倒谱距离窗移最小失真分割的语种辨识

提出一种语种辨识的新方法.采用一种无需对语音文件进行标注的方法,提出基于倒谱距离窗移最小失真分割子词,在语种辨识前端用子词的自动分割方法把语音信号分割成许多子词.对得到的所有子词进行聚类并对每一类建立一个隐马尔可夫模型（HMM）,最后利用得到的所有的子词模型对输入语音进行语种辨识.实验表明,该方法是一种简洁而且有效的语种辨识方法.     

一种融合特征选择的AdaBoost集成算法

针对Ada Boost算法训练分类器的特征具有大量冗余问题,提出了一种融合特征选择的Ada Boost集成算法.首先,使用一种特征选取方法,选择图像特征之间冗余度最小的特征,构造最优训练集;其次,采用Ada Boost算法训练分类器,构建分类模型;最后,使用分类模型实现待标注图像的自动标注.实验使用华盛顿大学用于图像自动标注的数据集,结果验证算法的有效性,并且相比其他传统算法,该算法具有更高的分类精度.     

流型自适应的归一化方法对Tikhonov正则化算法的改进

电容层析成像的成像数据采用不同的归一化模型,对重建图像的质量有重要影响.针对两相流的典型流型,研究了采用不同的归一化模型时,Tikhonov正则化算法性能与流型及相含率的相关性.仿真采用新的归一化模型与常规的模型处理电容测量值,重建原图像.结果表明,基于单一的归一化模型,不能在各流型分布下都有最好的成像效果.提出了基于流型识别、自动适应流型的归一化方法,新方法提高了Tikhonov正则化算法的性能.     

基于改进的向量空间模型的自动文本分类

研究了基于向量空间模型的自动文本分类方法,提出了位置权和词的位置区分度的概念,给出了一个带有位置信息的词权重计算方法,并给出了基于该方法的文本分类算法.实验结果表明,该方法是有效的,提高了文本分类的精度.     

多星凸约束下的图像自动分割算法

为了有效地自动分割图像,提出了基于多星凸约束的图像自动分割算法.该算法将星凸约束信息融入多分段常数变分模型中,利用显著性检测方法自动获得星凸中心,实现了图像自动的有效分割.实验结果表明:所提出的方法不仅能准确地自动分割图像,而且对处理复杂边缘和抑制噪声有较好的效果.     

基于模糊理论的场景图像情感语义标注方法研究

电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术提取图像蕴含的情感语义并对其自动标注正是当前各行业急需解决的问题。为此提出了一种基于模糊理论的场景图像情感语义标注方法,通过计算模糊隶属度描述图像的情感程度,使用Adaboost算法和RBF神经网络实现,解决了图像自动标注中的语义模糊问题。使用百度图片频道上下载的869张场景图像进行训练和测试,实验通过与人工标注结果相比较,取得了良好的标注效果,可为更多类型的图像情感自动标注打好基础,具有一定的实用价值。