多层分割与内容表示的图像标注新方法
需积分: 5 87 浏览量
更新于2024-07-14
收藏 1.12MB PDF 举报
"这篇研究论文提出了一种新颖的图像标注模型,该模型结合了内容表示和多层分割技术,旨在解决语义基图像检索中的自动图像标注问题。由于存在语义鸿沟,图像自动标注仍然是一个具有挑战性的问题。论文中提出的模型由三个部分组成:1) 多层图像分割,采用显著性分析和归一化切片相结合的方法将图像分割成语义区域;2) 区域基的词袋(RBoW)模型来表示图像内容,这是BoW模型的一种变体,考虑了标签之间的相关性;3) 采用二阶条件随机场(CRFs)作为模型的第三部分,以提高自动图像标注的准确性。实验结果显示,基于多层分割的图像标注模型在性能上表现出色。"
本文的研究重点在于提出一种新的图像标注策略,它结合了图像内容的深度理解和多层分割技术。首先,多层图像分割是模型的核心部分,通过结合显著性分析(用于识别图像中的关键区域)和归一化切片(一种常用的图像分割算法),能够在第一层将图像分割成具有语义含义的区域。这一过程有助于减少语义鸿沟,即视觉特征与语义概念之间的差异。
其次,区域基的词袋(RBoW)模型是图像内容表示的关键。传统的词袋模型(BoW)忽略了图像区域内像素的空间关系,而RBoW模型则通过将图像分割成网格并考虑每个网格的词频,保留了部分空间信息。这种表示方式能够更准确地捕获图像的视觉特征,并且适应于图像的多尺度特性。
最后,为了进一步提高标注的准确性,论文采用了二阶条件随机场(Second-order CRFs)。CRFs是一种概率图模型,特别适用于标注和序列预测任务。在这里,二阶CRFs被用来捕捉标签之间的依赖关系,使得模型能够考虑到相邻或相关的标签在图像中的联合出现概率,从而优化整体的标注结果。
实验部分,作者对比了提出的多层分割图像标注模型与其他现有方法,结果表明,该模型在自动图像标注任务上的表现优于其他方法,证明了其有效性和优越性。这为图像检索、理解以及计算机视觉领域的其他应用提供了新的思路和技术支持。
2013-07-26 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38659622
- 粉丝: 9
- 资源: 978
最新资源
- 掌握压缩文件管理:2工作.zip文件使用指南
- 易语言动态版置入代码技术解析
- C语言编程实现电脑系统测试工具开发
- Wireshark 64位:全面网络协议分析器,支持Unix和Windows
- QtSingleApplication: 确保单一实例运行的高效库
- 深入了解Go语言的解析器组合器PARC
- Apycula包安装与使用指南
- AkerAutoSetup安装包使用指南
- Arduino Due实现VR耳机的设计与编程
- DependencySwizzler: Xamarin iOS 库实现故事板 UIViewControllers 依赖注入
- Apycula包发布说明与下载指南
- 创建可拖动交互式图表界面的ampersand-touch-charts
- CMake项目入门:创建简单的C++项目
- AksharaJaana-*.*.*.*安装包说明与下载
- Arduino天气时钟项目:源代码及DHT22库文件解析
- MediaPlayer_server:控制媒体播放器的高级服务器