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.

Automatic Image Annotation Based on Semi-Supervised Learning Model