基于稀疏表達的圖像自動標注算法研究.pdf

1、伴隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，計算機科技的不斷創(chuàng)新和網(wǎng)絡(luò)信息交流日盛，我們的生產(chǎn)生活方式每天都在發(fā)生變化，出現(xiàn)了各種各樣新穎的信息產(chǎn)生方式和前所未有的獲取途徑，其中海量的圖片，圖像數(shù)據(jù)不但基數(shù)龐大而且更新變化的速度更是驚人，如何進行圖像標注，讓圖像的標注更加快速、更加準確成為研究的一個熱點。過去圖像標注大多采用人工標注，標注效率低，準確率低，耗費時間長。消耗大量人力物力，標注結(jié)果也不理想而且標注詞的選取會帶有主觀性，同時由于圖像數(shù)據(jù)的海量增加

2、，人們急需自動化得圖像標注算法。自動圖像標注也為后期圖像的查詢，整理，存儲，分類等工作奠定了基礎(chǔ)。為了提高圖像自動化標注的效率，克服圖像標注中文本信息與視覺特征的語義鴻溝，獲得準確地描述圖像信息的文本核心字，提出一種基于稀疏表達的圖像自動標注算法，重點研究了圖像的特征選擇與稀疏化表達，并進行了相關(guān)實驗，驗證了該方法的有效性。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴在建立稀疏模型的基礎(chǔ)之上，結(jié)合小波變換的的系數(shù)生成優(yōu)勢，分析不同圖像特征在視覺感

3、受中的重要性，對圖像數(shù)據(jù)的可視化量化，把圖像數(shù)據(jù)表示成向量的形式，賦予各類的特征向量不同的權(quán)重，降低不同圖像的冗余向量，實現(xiàn)圖像特征提取的完整性與準確性。⑵在圖像特征提取工作中，結(jié)合多種底層特征描述圖像的相關(guān)信息，力求做到全面準確。通過提取圖像的SIFT特征及HSV特征，建立稀疏模型，采用距離函數(shù)對圖像的特征向量進行相似度量求出稀疏系數(shù)，實現(xiàn)特征向量的匹配，考慮到圖像內(nèi)容的相似性會體現(xiàn)到標注詞上，因此對待測圖像進行自動化標注。⑶提出的基