【摘 要】
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随着电子记录设备的蓬勃发展,每天都会有大量的图像数据产生。为了更好地理解这些图像数据,针对图像内容的文字标注是必不可少的参考资料。然而单纯依靠人工来标注海量的图像
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随着电子记录设备的蓬勃发展,每天都会有大量的图像数据产生。为了更好地理解这些图像数据,针对图像内容的文字标注是必不可少的参考资料。然而单纯依靠人工来标注海量的图像是不现实的,而图像自动标注算法正是为解决这一问题而提出的。本文参考了目前最为热门的图像标注算法,并针对其实用性进行改良,实现了一个功能完备的计算机图像自动标注系统,从图像的特征处理到标注预测,都提供了高效的实现。在传统的图像标注系统的基础上,为了加强自动标注的效果,本文引入了主动学习方法,通过精心选择的少量图像标注样本,在图像标注系统的各个部分都能达到原本需要大量随机标注样本才能达到的效果。
本文所实现的图像自动标注系统,主要基于局部线性假设,即在每个数据图片的一个小邻域内,图片的标注信息可以由一个线性函数近似拟合。在这个假设下,我们可以通过分析大量没有标注的图片,来对图片的标注进行一些推断,从而使得图像自动标注系统能够得到更好地标签信息。同时,利用目前最为热门的压缩感知技术,克服了传统图像自动标注系统训练速度慢,标注过于平均,不符合实际等问题。
通过对系统性能的考察,本文所实现的系统能够达到较好的标注精度,为随后利用图像标注数据进行更深入的图像处理打下了坚实的基础。同时,整理出的基于Flickr网站的图像数据集,可以被应用于更多更广泛的研究领域。
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