文献类型：期刊文章

作　　者：曹瑛[1,2]

CAO Ying(Information center,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou 341000,China;College of Computer Engineering,Jeonju University,Jeonju 561756,Korea)

机构地区：[1]江西理工大学教育信息技术中心,江西赣州341000 [2]全州大学计算机学科,韩国全州561756

出　　处：《控制工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61363040);江西省教育厅科技项目(GJJ161680)。

年　　份：2020

卷　　号：27

期　　号：2

起止页码：240-245

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高图像标注精度,针对如何融合图像文本特征和视觉特征的问题,提出基于对偶主题空间的图像标注技术。首先将图像的视觉特征与文本标注表示为同一对象的两种视图方式,运用偏最小二乘(PLS)的多元统计分析理论,考虑两个特征空间之间的语义对偶关系,抽取得到双模态共有语义信息;然后在双模主题构成的对称空间上构建一个非概率主题标注模型;最后,待标注图像根据视觉特征在对偶主题空间的投影计算出标注的预测向量,设置阈值得到标注关键词。在公共数据集Core5K上进行算法性能的测试,实验表明,基于对偶主题空间的标注算法可以有效提高图像标注的性能和标签准确的个数。

关 键 词：双模态 语义  图像标注 对偶主题  偏最小二乘

分 类 号：TP391.41]