基于日志的协同图像自动标注算法研究

基于日志的协同图像自动标注 本文研究提出了一种基于日志的协同图像自动标注算法，该算法通过对日志数据的处理和分析，实现了图像自动标注。该算法的提出解决了传统图像自动标注算法中存在的问题，如日志噪声和片面性等问题。 首先，本文研究了图像自动标注的重要性和挑战性。随着多媒体和互联网技术的发展，图像的数量呈几何级数的增长，导致图像检索研究与应用遇到瓶颈。自动图像标注可以缩小“语义鸿沟”问题，因此成为研究热点。 然后，本文研究了基于日志的协同图像自动标注算法的实现。该算法通过对日志数据的处理，使用增量关联规则挖掘处理日志信息，去除噪声，扩展图像标注词数量。同时，利用协同滤波思想和WordNet得到标注词间关系，并结合图像底层特征利用混合概率模型实现图像自动标注。 该算法的实验结果表明，该算法降低了日志噪声及片面性所带来的影响，提高了图像自动标注效率和质量。在Corel5K和互联网数据集上的实验结果证明了该算法的有效性。 此外，本文还对比了其他图像自动标注算法，如机器翻译模型（TM）、跨媒体相关模型（CMRM）、多伯努利相关模型（MBRM）、连续相关模型（SML）和基于核密度估计的多分类器（SMC）等。这些算法均从图像底层特征推导出标注，而未考虑标注之间关系。 本文研究提出了一种基于日志的协同图像自动标注算法，该算法通过对日志数据的处理和分析，实现了图像自动标注，解决了传统图像自动标注算法中存在的问题。该算法的提出对图像自动标注领域具有重要意义。 知识点： 1. 图像自动标注的重要性和挑战性 2. 基于日志的协同图像自动标注算法的实现 3. 增量关联规则挖掘处理日志信息 4. 协同滤波思想和WordNet得到标注词间关系 5. 混合概率模型实现图像自动标注 6. 图像自动标注算法的对比和分析 7.基于日志的协同图像自动标注算法的实验结果和应用前景