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时间:2019-05-13
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1、专业学位硕士学位论文基于视觉注意机制与支持向量机自动图像标注ResearchOilAutomaticImageAnnotationbasedonVisualAttentionMechanismandSupportVectorMachine作者姓名:王蕉工程领域::让鳇扭这苤学号:3109058指导教师:蔓塞焦完成日期:2013.5.5大连理工大学DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我
2、所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:作者签名:趁日期:型L年上月阜日大连理工大学专业学位硕士学位论文摘要最近几十年,随着数码技术和互联网技术不断发展,每天都有海量的数字图像出现在网络上,随之而来的问题是,人们想要在网络中比较精确快速地找到自己需要的图片也变得越来越难,图片检索技术正是为
3、了解决人们检索图片的需求而诞生的。但是,专业性的图片检索工具对于大部分普通用户来说,操作比较繁杂,而且往往需要用户提供与查询需求相似的图片,这大大增加了用户的工作量。自动图像标注技术将图像检索过程间接转化为了文本检索,即用,j,只需要输入查询关键词,系统就将返回与关键词相火的图片结果,这非常符合当前绝大部分用户的使用习惯,且文本搜索技术要比图片搜索技术成熟许多。因此,自动图像标注成为了图片检索领域一项重要的研究课题,只要能对图像进行精确的标注,就能返回给用户很好的结果。影响图像自动标注结果的因素主要有以下几方面
4、:第一,能否将图像进行准确的分割,把图像中有意义的区域和用户感兴趣的区域识别出来。第二,对图像特征(颜色、纹理、形状等)的提取和表示方法。第三,对图像和关键词进行训练的模型的选取(目前主要有基于分类的模型和基于概率的模型两大类方法)。第四,在对图像标注完成后对标注结果的改善。目前对自动图像标注算法的研究,或者没有对图像进行分割,以整幅图像来提取特征;或者在对图像进行分割时,都没有考虑图像各部分区域对于用户是否具有不同的重要性。针对这些问题,本文提出了一种基于视觉注意机制和支持向量机的图像自动标注算法,首先将视觉
5、注意机制引入图像标注过程中,在前期处理中先提取出图像显著区域和非显著区域,并分别计算得到其特征向量。在标注时,先通过显著与非显著区域的加权特征向量和标注模型以及词与词之间的概率模型得到图像的全局标注词,然后再通过提出的显著词分离模型从全局标注词中分离出显著词。最后,将标注结果反馈于词与词之间的概率模型,并对概率模型进行动态更新,从而提高图像自动标注的精确性。通过在标准数据集Corel5K图片库上进行训练和对测试图片进行标注,与基于支持向量机的标注算法结果进行比较,表明本文提出的方法能够得到满意的实验结果。关键词
6、:视觉注意;感兴趣区域;自动标注基于视觉注意机制和支持向量机自动图像标注ResearchonAutomaticImageAnnotationbasedonVisualAttentionMechanismandSupportVectorMachineAbstractInrecentdecades,withtherapidlydevelopmentofdigitaltechnologyandInternettechnology,alargeamountofdigitalimagesappearontheIntern
7、eteveryday,asaconsequence,peoplerealizethatitisbecomingincreasinglydifficulttofindthepicturestheyneedquicklyandaccuratelyontheInternet,SOimageretrievaltechnologyisappearedtosolvetheproblemsofpeoplesearchingpictures.But,theprofessionalimagesearchtoolsisburden
8、someformostusers,itusuallyneeduserstoprovideasimilarimage,whichincz‘easetheusers’work.Automaticimageannotationtechnologyturnsthisprocesstotextretrieval,usersonlygiveakeyword,andthesystemwillretu
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