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图像标注旨在为图像分配一系列的语义标签描述图像的内容。针对高级语义与低级特征之间的语义鸿沟问题,本文提出了基于偏序结构的图像标注方法。首先,利用卷积神经网络VGG-19模型提取图像特征。然后,利用提取的图像特征计算训练图像与测试图像的相似性得分,得到测试图像的初始邻近集及邻近标签。最后,通过构建的属性偏序结构,获得邻近标签的相关语义,提高标签的丰富度;利用构建的对象偏序结构,得到最终的标注候选集。为了提高标注的准确率,设置一个频率阈值筛选出频率较高的标签作为最终的关键词。通过实验证明,实验结果有效地