【摘 要】
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基于目标的图像标注一直是图像处理和计算机视觉领域中一个重要的研究问题.图像目标的多尺度性、多形变性使得图像标注十分困难.目标分割和目标识别是目标图像标注任务中两大
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省信息传输与信号处理重点实验室,北京交通大学信息科学研究所
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基于目标的图像标注一直是图像处理和计算机视觉领域中一个重要的研究问题.图像目标的多尺度性、多形变性使得图像标注十分困难.目标分割和目标识别是目标图像标注任务中两大关键问题.本文提出一种基于形式概念分析和语义关联规则的目标图像标注方法,针对目标建议算法生成图像块中存在的高度重叠问题,借鉴形式概念分析中概念格的思想,按照图像块的共性将其归成几个图像簇挖掘图像类别模式,利用类别概率分布判决和平坦度判决分别去除目标噪声块和背景噪声块,最终得到目标语义簇;针对语义目标判别问题,首先对有效图像簇进行特征融合形成共性特征描述,通过分类器进行类别判决,生成初始目标图像标注,然后利用图像语义标注词挖掘语义关联规则,进行图像标注的语义补充,以避免挖掘类别模式时丢失较小的语义目标.实验表明,本文提出的图像标注算法既能保证语义标注的准确性,又能保证语义标注的完整性,具有较好的图像标注性能.
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