基于貝葉斯集成分類器的自動圖像標(biāo)注.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的信息以圖像的形式表現(xiàn)出來，則如何有效地對大規(guī)模圖像庫進行管理和檢索已經(jīng)非常必要，其中語義清晰是其管理的重要前提。已有的研究表明：基于內(nèi)容的圖像檢索和人為理解圖像的語義之間存在巨大的鴻溝，即基于底層特征的圖像內(nèi)容和人為理解的圖像語義之間存在“語義鴻溝”的現(xiàn)象，而基于圖像底層視覺特征的圖像自動標(biāo)注技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)從圖像的底層特征中提取出高級語義信息的關(guān)鍵字來標(biāo)注圖像，能很好的解決這一難題。通過

2、機器學(xué)習(xí)方法來自動獲取圖像語義內(nèi)容，實現(xiàn)圖像的自動標(biāo)注具有非常重要的研究意義。
　　本文的研究目標(biāo)是實現(xiàn)基于機器學(xué)習(xí)的圖像的自動標(biāo)注，本文選擇的機器學(xué)習(xí)算法是貝葉斯算法，在完成貝葉斯集成學(xué)習(xí)算法設(shè)計與實現(xiàn)的基礎(chǔ)之上，實現(xiàn)圖像的自動標(biāo)注。即基于貝葉斯集成分類器，通過對圖像的底層視覺特征的處理分析，實現(xiàn)自動獲取能夠表示圖像高層語義信息的關(guān)鍵詞，并用來表示圖像的含義。本文對貝葉斯分類器采用集成的學(xué)習(xí)方法加以改進，在各成員貝葉斯分類器的基

3、礎(chǔ)之上，主要通過提高集成中各成員分類器之間的多樣性，來完成集成算法的實現(xiàn)。圖像自動標(biāo)注的實現(xiàn)，是將貝葉斯集成分類器作為圖像標(biāo)注的模型，通過圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，得到標(biāo)注模型，實現(xiàn)對待標(biāo)注圖像的自動標(biāo)注，即本文把圖像的自動標(biāo)注問題轉(zhuǎn)化為圖像底層視覺特征的分類問題。本文還設(shè)計完成了Web圖像檢索系統(tǒng)平臺，實現(xiàn)圖像用文本那樣以同樣的方式被檢索，把圖像的相關(guān)研究工作得以貫通表現(xiàn)，為以后圖像的研究處理帶來很大方便，同時，也是向?qū)崿F(xiàn)類似商業(yè)圖像檢索