基于概率主题建模的图像语义学习与检索

针对图像检索中存在的“语义鸿沟”问题,本文提出一种语义学习模型进行图像的自动标注.首先提出连续的概率潜在语义分析(PLSA)模型及对应的参数估计算法,并利用最大惩罚似然的方法解决协方差矩阵的奇异性问题;然后,提出一个根据不同模态数据各自的特点进行处理的概率模型,该模型使用连续PLSA和传统PLSA分别建模视觉特征和文本关键词,并通过不对称学习算法发现两种模态之间共有的语义主题,从而能更精确地对未知图像进行标注.通过在分别包含5 000幅和31 695幅图像的两个标准Corel数据集上进行实验,并与几种典型的图像标注方法进行比较的结果表明,文中方法具有更高的精度和更好的效果.     

结合本体的贝叶斯网络信息检索模型的研究与实现

针对信息检索模型检索性能的问题,将本体及本体语义相似度度量方法运用于基于贝叶斯网络的信息检索模型中,通过利用领域本体表达信息的规范性及本体语义推理的准确性对查询需求进行扩展,提高查询的性能。给出了信息检索模型和概念语义相似度计算及查询检索方法与过程,实验证明该方法在一定程度上能够提高检索系统的性能。     

基于语义模式的半监督中文观点句识别研究

大规模和高质量的标注语料是进行监督算法分类器训练的重要前提,而进行大规模的语料标注是一项费时费力的工作,并且针对特定的领域还需要该领域专家的介入.提出一种基于语义模式的半监督中文观点句识别方法,可以通过小规模语料的训练识别出中文观点句.首先,通过语义模型提取算法从训练集当中识别出观点句语义模型和非观点句语义模型;然后,将两种模型转化为语义特征,并且加入词汇特征和词性特征两方面特征,通过BootStrapping对小规模标注语料进行训练,得到朴素贝叶斯分类器;接着,使用朴素贝叶斯分类器对大规模未标注的语料进行分类,将可信度高的样本加入训练模型迭代进行训练,直到无样本加入;最后经过多轮迭代得到最终的分类器.实验表明,该方法在只具备少量样本的情况下就可达到83.7%的准确性,证明了该方法的有效性.     

基于支持向量机语义分类的两种图像检索方法

为了更好的解决基于内容的图像检索问题,提出了2种基于语义的图像检索方法.第1种是基于支持向量机(SVM)语义分类的图像检索方法.该方法首先提取训练图像库的底层特征信息,然后利用SVM对所提取的特征进行训练,构造多分类器.在此基础上,利用分类器对测试图像自动分类,得到图像属于各个类别的概率,实现图像检索.第2种是利用图像自动标注方法进行检索.在基于语义的图像自动标注中,先对训练集进行人工标注,对测试图像利用SVM分类器进行分类,并找到与该图像最相似的N张构成图像集,对该图像集的标注进行统计,找到关键词,从而提供概念化的图像标注以用于检索.通过在标准图像检索库和自建图像库上的实验结果表明,以上2种基于语义的图像检索方法是高效的.     

基于本体的信息检索系统模型

针对基于关键字的传统查询方法存在的不足,提出一种面向语义查询的信息检索模型.该模型将信息检索方法与语义Web技术相结合,通过基于本体的知识库实现用户对文档库的语义查询;同时,综合考虑语义检索和关键字检索两种情况,提出一种相似度计算方法,有效地满足了用户对Web信息资源的要求,并为以后的语义检索研究奠定了理论基础.     

基于非欧空间差异性度量的图像标注

社会媒体网站上图像数量的飞速发展,极大地激发了人们研究基于标注的图像语义检索的热情.然而,由于图像低层特征和高层语义间鸿沟的存在,导致许多基于标注的图像语义检索技术不能达到令人满意的效果.为此,文中提出一种新颖的图像标注方法——基于最大后验概率的高阶统计标注法.该方法首先使用高阶统计法计算图像的三阶差异性特征,以达到更好描述图像间相关性的目的;然后,使用基于高斯混合模型和差异性增量扩散的最大后验概率算法,来估计每个标签与图像内容的相关值;最后,通过Flick图像数据库上的实验,来验证文中所提算法的有效性.     

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.     

一种基于分类的扩展向量空间信息检索模型研究与应用

为了提高信息检索系统检索性能,针对信息检索系统中普遍使用的向量空间模型(VSM)所固有的缺陷,提出一种新的基于分类和扩展向量空间模型CE-BVSM（Classifier and Expand-Based Vector Space Model）。该模型对传统的空间向量法进行了改进,引入分词技术、朴素贝叶斯分类器和专业词库,重新定义了资源特征向量和查询索引项的内容,参考关键词出现的频率及其在所描述的资源中所起的作用等因素来计算特征索引项和资源向量的权重值。在此基础上,又对查询索引项使用了基于专业词库的扩展策略。实验证明该模型使检索能够在相对精确的范围内进行,提高检索查准率和查全率,改善了信息检索系统的性能。     

图像多标签学习综述

图像语义标签的自动标注技术是当前信息检索领域的热点问题.图像标注本质上是一个机器学习问题,即如何根据图像的视觉内容推导图像的语义标签.综述了图像标注的发展和现状,并对目前比较流行的图像标注算法进行深入的讨论和比较研究.最后提出一种目前较新且值得深入研究的基于稀疏编码的图像标注算法.