基于語義上下文的社群圖像標簽填充算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、近些年來，互聯(lián)網(wǎng)技術得到了飛速的發(fā)展，與此同時，社交媒體在網(wǎng)絡上的地位也變得越來越重要。隨著社交媒體的不斷發(fā)展，一些基于圖片共享的社群網(wǎng)站日益活躍。隨著社群圖像的規(guī)模增加，面對日益增長的圖像數(shù)據(jù)，怎樣對圖像庫進行管理與檢索成為急需解決的問題。圖像標簽是給予當前網(wǎng)絡圖片標記的一種有效方式，但由于不同的用戶有著不同的情感和理解，這造成了用戶提供的圖像標簽往往具有不準確性和不完備性，這些標簽通常都不能滿足準確表達圖片視覺內容的需要。因此，如何

2、能自動的修正這些不準確的標簽和填充不完備的標簽成為了一個非常重要的研究課題。于是，本文提出一種基于語義上下文的社群圖像標簽填充算法來解決標簽不完備問題。
　　通過對現(xiàn)有的圖像標簽填充研究成果進行詳細的綜述和分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的方法只考慮到標簽填充的完備性，忽略了已觀察到標簽的順序優(yōu)先問題，于是本文提出了一種基于語義上下文的社群圖像標簽填充算法，并在其中引入配對比較的方法。所謂配對比較，是指將所有要進行比較元素排列在一起，并兩兩配對進行

3、比較，通過統(tǒng)計計算并獲得最終排序的方法。具體來說，本算法首先構建圖像標簽矩陣并通過配對比較方法來保證已觀察到的標簽的權重分數(shù)大于未觀察到的標簽;隨后采取K近鄰方法來尋找近鄰圖片，從而保證圖像間視覺特征相似性，以及使用Google距離來定義標簽語義相關性;最后算法綜合前三者即可得到的填充完備的圖像-標簽矩陣，并以其標簽權重分數(shù)來進行排序并進行性能評測。
　　本文將配對比較的思想引入到圖像標簽填充中，為圖像標簽填充問題提供了一種新的解