视觉与标注信息结合的图像自动聚类算法

"基于视觉与标注相关信息的图像聚类算法" 本文主要介绍了一种结合视觉特征和图像标注信息的无监督语义聚类算法，旨在提高图像聚类的语义一致性，减少数据库设计者手动分类的工作量。算法的核心是通过评估标注词汇与图像视觉特征的相关程度来对这些词汇进行打分，得分高的词汇反映了图像之间的语义连贯性。 首先，算法利用图像的视觉特征来评估每个标注词的关联度。这个过程涉及到图像处理和计算机视觉技术，如颜色直方图、纹理分析和形状描述符等，通过这些特征计算图像之间的相似度。评分系统能够识别那些在视觉上具有显著一致性的标注，这有助于确定图像的潜在语义类别。 接着，算法从标注词汇中挑选出具有高分值的词，这些词代表了图像的主要视觉特性，被用作图像的语义类别。这一步骤利用了图像语义类别固有的语言描述性，将自然语言处理（NLP）与图像分析相结合，实现了从文本到视觉特征的映射。 然后，根据这些选定的标注词，算法对图像进行语义分类。每个图像被分配到与其标注最相关的类别中，从而提高聚类的质量。这种分类方法可以增强聚类的语义一致性，使得属于同一类别的图像不仅在视觉上相似，而且在语义上也具有相关性。 为了验证算法的有效性，作者在包含4500幅标注图像的Corel数据集上进行了实验。Corel数据集是一个广泛使用的图像检索和聚类研究基准，其丰富的标注信息为评估算法性能提供了理想条件。实验结果表明，该算法能够有效地实现图像聚类，提高了聚类的准确性和语义一致性。 关键词包括图像聚类、图像检索、图像标注、图像分类和图像浏览，表明该研究涉及了多方面的信息技术，如图像处理、机器学习、自然语言处理和信息检索。这些技术的综合应用对于提升大规模图像数据库的管理和检索效率具有重要意义。 这项研究提出的方法为解决图像聚类的挑战提供了一个创新途径，通过结合视觉特征和文本信息，它能够在无需人工干预的情况下自动创建有意义的图像类别，对于图像检索系统的设计和优化具有实用价值。