Lanzhou University of Technology Institutional Repository （LUT_IR）
| 融入类别信息的图像标注概率主题模型 | |
曹洁1 ; 罗菊香2; 李晓旭2
| |
| 2016 | |
| 发表期刊 | 计算机工程与应用
 |
| ISSN | ISSN：1002-8331 |
| 卷号 | 53期号:2017年10期页码:187-192 |
| 摘要 | 基于概率主题模型的图像标注方法旨在通过学习图像语义进行图像标注,近年来倍受研究人员关注。考虑到类别对图像标注可提供有价值的信息,例如,"高楼"类图像,出现"天空"、"摩天楼"的可能性大于"海水"和"沙滩"。而"海岸"类图像出现"海水"、"沙滩"的可能性要大于"天空"和"摩天楼"。在Corr-LDA模型的基础上利用图像类别来改进图像的标注性能,提出了一个融入类别信息的图像标注概率主题模型。为该模型推导了一个基于变分EM的参数估计算法,并给出了使用该模型标注图像的方法。在Label Me和UIUC-Sport两个真实数据集上验证了提出模型的标注性能要高于其他相比较模型。 |
| 关键词 | 图像标注 图像类别 变分EM Corr-LDA模型 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| WOS研究方向 | Computer Science |
| WOS类目 | COMPUTER SCIENCE INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS |
| CSCD记录号 | CSCD:5982270 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/5018 |
| 专题 | 兰州理工大学 计算机与通信学院 |
| 作者单位 | 1.兰州理工大学计算机与通信学院, 甘肃省制造业信息化工程研究中心, 兰州, 甘肃 730050, 中国 2.兰州理工大学计算机与通信学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国 |
| 第一作者单位 | 计算机与通信学院 |
| 第一作者的第一单位 | 计算机与通信学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 曹洁,罗菊香,李晓旭. 融入类别信息的图像标注概率主题模型[J]. 计算机工程与应用,2016,53(2017年10期):187-192. |
| APA | 曹洁,罗菊香,&李晓旭.(2016).融入类别信息的图像标注概率主题模型.计算机工程与应用,53(2017年10期),187-192. |
| MLA | 曹洁,et al."融入类别信息的图像标注概率主题模型".计算机工程与应用 53.2017年10期(2016):187-192. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 融入类别信息的图像标注概率主题模型.pd（2118KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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