基于协作式标注图像数据的垃圾标签检测方法-论文.pdf

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1、计算机与现代化2015年第6期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第238期文章编号：1006-2475(2015)06-0041-05基于协作式标注图像数据的垃圾标签检测方法王琪，杜娟，程彬，徐国清(1．南阳理工学院计算机与信息工程学院，河南南阳473000；2．南阳理工学院软件学院，河南南阳473000)摘要：由于用户标签的不准确和语义模糊使得协作式标注图像检索正确率低，而现有垃圾标签过滤方法往往关注标签本身，忽略了协作式标签与图像的关联性。本文在分析协作式标注图像视觉内容与标签的关联性的基础上．提出一种基于协作式标注图像视觉内容的垃圾标签检测方法。该方法分析同一标签下

2、图像视觉内容，设计不同的核函数用于颜色和SIFI"(Scale-invariantfeaturetransform)特征子集，同时将2种低维特征映射到高维多模特征空间形成混合核函数，对同一标签下的图像进行基于混合核的最大最小距离聚类，少数群体的标签说明与图像内容关联性小则为用户标注错误的标签，从而检测垃圾标签。实验结果表明，该方法能够提高协作式图像垃圾标签检测的正确性。关键词：高斯核；混合核；SIFT；最大最小聚类；协作式标注；垃圾标签中图分类号：TP391文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1006-2475．2015．06．009SpamTagDetectio

3、nMethodBasedonCollaborativeAnnotationImageDataWANGQi，DUJuan，CHENGBin，XUGuo．qing(1．CoHegeofComputerandInformationEngineering，NanyangInstituteofTechnology，Nanyang473000，China；2．SchoolofSoftware，NanyangInstituteofTechnology，Nanyang473000，China)Abstract：Theaccuracyofthecollaborativetaggingimagere

4、trievalislowerbecauseoftheinaccuracyofuser’sannotation．Exist—ingspamtagdetectionmethodstendtofocusonlabelitself，ignoringthecorrelationbetweencollaborativelabelandimage．Ana-lyzingthecorrelationofcollaborativetaggingimagevisualcontentandimagetags，thespamtagdetectionmethodofcollaborationannotati

5、onbasedonvisualcontentofcollaborativetaggingimageisproposed．ThemethodanalyzevisualcontentofimageswhichhavethesametaganddesigndifferentkernelfunctionsforcolorandSIFFfeaturesubset．Thetwofeatureswillbemappedformlowdimensionalspacetohighdimensionalcharacterspace，whilethemixed-kernelfunctionisesta

6、blished．Finally，theimageswhichhavethesametagisclusteredbymax—mindistancemeans，andthetagofimagesintheclasswhichhasafewimagesarespamtagsbecauseofweakcorrelation．Theexperimentalresultsshowthatthemethodcanimprovetheaccuracyofthetagspamdetectiononcollaborativeannotationimages．Keywords：Gaussiankern

7、el；mixed-kernel；SIFT；max-mincluster；collaborativeannotation；spamtag得2个待测标签的相似度；2)基于概率统计原理进行0引言词义消歧。无论哪一种方法都仅仅涉及标签，由协作式标注包含了图像的语义信息，由于用户标于协作式标注图像的标签含有图像语义，那么同一个注的主观性和随意性导致标签并不准确，使得图像检标签标注的图像视觉内容的相似性较大，即同一索结果不理想¨。而现有的垃圾标签检测方法往往标签描述的应是相似的视觉内容。因此