基于社会网络的图像语义获取研究综述-论文.pdf

《基于社会网络的图像语义获取研究综述-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、计算机与现代化2014年第1期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第221期文章编号：1006-2475(2014)01-0126-06基于社会网络的图像语义获取研究综述郭海凤，张盈盈，李广水，韩立新(1．金陵科技学院信息技术学院，江苏南京211169；2．北京京师普教文化传媒有限公司，北京100082；3．河海大学计算机与信息学院，江苏南京210098)摘要：对Web2．O用户标注系统中图像语义获取进展进行综述，分析社会图像语义获取的主要研究领域，包括标签去噪、自动标注、标签排序以及社会图像的2个典型应用：推荐系统和图像检索。在具体归纳过程中，阐述某技术或算法的主要依据是其被采用

2、的广泛程度以及在大规模网络环境下的可行性，并力争保持内容组织的内在关联及层次特点。通过分析相关研究结果的统计数据及社会网的发展趋势，给出进一步研究思路。关键词：社会图像；语义获取；图像标注；Flickr网站中图分类号：TP391文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1006-2475．2014．01．029SemanticExtractingResearchProgressBasedonInternetSocialImagesGUOHat．feng，，ZHANGYing．ying，LIGuang．shui，HANLi．xin。(1．InstituteofInformatio

3、nTechnology，JinlingInstituteofTechnology，Nanjing211169，China；2．JingshiGeneralEducationMediaCo．Ltd．ofBeijing，Bering100082，China；3．CollegeofComputerandInformationEngineering，HohaiUniversity，Nanjing210098，China)Abstract：Thispaperprovidesacomprehensivesurveyofthesemanticsextractionfromimagesthatisann

4、otatedbyuserintheWeb2．0system．Themainfieldsofsemanticsextractedfromthesocialimagesaregeneralized，includingtagsdenoising，auto-maticannotation，tagrankingandtwoapplication：recommendationsystemandimageretrieva1．Theruleofselectingsourcetech—niquemainlybasesonitscontentitispaidmuchmoreattentionbyothers

5、andsuitabilityforlarge-scalenetworkenvironment，it’Salsodonetoarraythecontentorganizationrelationandhierarchycharacteristic．Aftertheanalysisofstatisticsresultsfromtherelevantresealchsandsocialnetworkdevelopmenttrend，summaryandnextresearchthoughtalepresented．Keywords：socialimages；semanticextracting

6、；imageannotation；Flickrwebsite表明，Flickr网站上图像标签仅50％左右能较准确表0引言达图像的特征J，且至少20％的图像根本没有标签，由于Web2．0技术的使用，基于社会网的标注得仅有1—3个标签的图片也只有65％左右J，其标签到了快速发展，在图像领域，以Flickr为代表的社会集中存有很多无通用意义的噪音标签，且排列也没有网站不仅允许用户访问和使用图像信息，并且可以直反映出图像的主题特征。文献[3]从Hickr网站上随接参与图像的标注与分发、组织与管理，由于图像的机选择出至少有10个标签的图片1200张，统计分析语义描述最直接的来源就是图像标注，所以在

7、图像检发现，与图像最关联的标签并没有排在第一位置，且索、图像推荐等应用领域，图像标注成为了一个最主标签位置与图像的关联程度并无特定规律。另一方要的研究内容。面，社会网提供了大量的图像及其标注信息，截止到好的标注首先是能够准确、完整地描述出图像底2012年，Flickr网站上大约有50亿张照片J，包括有层视觉特征，但是由于社会网络的特殊性，社会网上1．3亿个标注词条分布在6千多万个概念之中。显的图像标注明显存在噪音及语义丢失等缺点。研