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胡微微

作品数:3 被引量:11H指数:1
供职机构:华东理工大学信息科学与工程学院计算机科学与工程系更多>>
发文基金:上海市自然科学基金国家重点实验室开放基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇学位论文
  • 1篇期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇语义
  • 3篇语义分析
  • 3篇图像
  • 2篇低层
  • 2篇图像标注
  • 1篇自动图像
  • 1篇自动图像标注
  • 1篇标签
  • 1篇标签标注

机构

  • 3篇华东理工大学
  • 1篇南京大学

作者

  • 3篇胡微微
  • 1篇陈志华
  • 1篇袁玉波
  • 1篇张静
  • 1篇张静

传媒

  • 1篇计算机辅助设...

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于语义分析的图像多标签标注算法研究
随着互联网和多媒体技术的快速发展,图像信息资源遍布人们的日常生活,因此从中快速查找到所需的资源成为了亟待解决的问题。从20世纪70年代末期开始,图像检索技术发展至今经历了三个主要阶段:基于文本的图像检索技术,基于内容的图...
胡微微
关键词:自动图像标注
文献传递
基于语义分析的图像多标签标注算法
随着互联网和多媒体技术的快速发展,图像信息资源遍布人们的日常生活,因此从中快速查找到所需的资源成为了亟待解决的问题。从20世纪70年代末期开始,图像检索技术发展至今经历了三个主要阶段:基于文本的图像检索技术,基于内容的图...
胡微微
关键词:语义分析
多模型融合的多标签图像自动标注被引量:10
2014年
为了实现更为准确的复杂语义内容图像理解,提出一种融合多模型的多标签图像自动标注方法.该方法采用3个不同的模型分别对图像语义内容进行分析:在前景语义概念检测中,提出一种基于多特征的视觉显著性分析方法,并利用多Nystrm近似核对前景对象的语义进行判别分析;对于背景概念检测,提出一种区域语义分析的方法;通过构造基于潜语义分析的语义相关矩阵来消除标注错误的标签.根据前景和背景的语义和视觉特征,分别采用不同的模型提取前景和背景标注词,而语义相关分析能够有效地提高标注的准确性.实验结果表明,该多模型融合标注方法在图像的深层语义分析以及多标签标注方面具有较好的效果;与同类算法相比,能够有效地减少错误标注的标签数目,得到更加准确的标注结果.
张静张静胡微微陈志华
关键词:图像标注
共1页<1>
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