基于超圖的圖片檢索和標(biāo)注技術(shù)研究.pdf

1、隨著社交媒體和移動(dòng)多媒體的發(fā)展，社交圖片網(wǎng)站(如Flickr)提供了大量由不同用戶(hù)進(jìn)行文本標(biāo)注的圖片。社交圖片往往附帶多種信息，譬如視覺(jué)特征、標(biāo)簽和用戶(hù)等。一般僅對(duì)單一特征進(jìn)行管理，或使用普通圖對(duì)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行表示。然而，單一特征只能表示某方面的相關(guān)性，不能用來(lái)表示真實(shí)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。由于普通圖不能夠表示高維關(guān)系，故造成了信息缺失，因而需要一個(gè)框架來(lái)融合多種特征信息和表示高維關(guān)系，并能進(jìn)行有效的檢索和管理。
　　本研究使用超圖模型對(duì)社交

2、圖片進(jìn)行建模，因?yàn)樯缃粓D片多種信息間的關(guān)系比成對(duì)關(guān)系更加復(fù)雜?；诔瑘D模型，給出了一個(gè)可擴(kuò)展的交互式圖片檢索和標(biāo)注系統(tǒng)HIRT;該系統(tǒng)利用個(gè)性化PageRank度量結(jié)點(diǎn)之間的相似度，并使用Top-k查詢(xún)以支持相似圖片檢索、關(guān)鍵字圖片檢索和圖片標(biāo)注等功能。為了保證系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和高效性，利用批量技術(shù)、并行技術(shù)和緩沖技術(shù)提出了四種高效方法來(lái)計(jì)算轉(zhuǎn)移概率矩陣，并將其存儲(chǔ)于磁盤(pán)上的B+樹(shù)中，同時(shí)開(kāi)發(fā)了并行和近似的個(gè)性化PageRank算法以進(jìn)一