基于標(biāo)簽的WEB圖像自動(dòng)標(biāo)注方法研究.pdf

1、伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展、計(jì)算機(jī)技術(shù)的成熟以及互聯(lián)網(wǎng)用戶的不斷增長(zhǎng)，同時(shí)在硬件方面多媒體數(shù)碼設(shè)備和存儲(chǔ)器不斷完善和普及，互聯(lián)網(wǎng)上每天都會(huì)產(chǎn)生大量的多媒體數(shù)據(jù)。圖像是多媒體數(shù)據(jù)中一個(gè)重要的組成部分，圖像包含著豐富的語義信息，如何利用語義信息有效的管理和使用這些互聯(lián)網(wǎng)圖像是急需解決的問題。目前，標(biāo)簽是Web圖像語義信息的一種常用表示方法，本文主要研究了基于標(biāo)簽的Web圖像自動(dòng)標(biāo)注方法，具體內(nèi)容如下:
　　首先，利用圖像不同位置的關(guān)聯(lián)文本提

2、取Web圖像的標(biāo)注詞，然后使用Flickr API接口返回了與標(biāo)注詞相關(guān)的標(biāo)簽，根據(jù)改進(jìn)的NGD算法來計(jì)算標(biāo)簽之間的相關(guān)性，獲取圖像的初始標(biāo)注詞。其次，利用圖像的初始標(biāo)注詞在圖像社區(qū)Flcikr上進(jìn)行搜索，使用K最近鄰在圖像社區(qū)Flickr中獲取相似圖像集，通過底層特征計(jì)算圖像之間的相似度，根據(jù)圖像相似度加權(quán)以及關(guān)鍵詞同現(xiàn)率來計(jì)算圖像候選標(biāo)簽的得分，選取得分最高的若干項(xiàng)標(biāo)簽作為圖像的最終標(biāo)注。
　　最后，通過對(duì)本文提出的方法進(jìn)行實(shí)