Web图像语义分析与自动标注研究
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Web图像语义分析与自动标注研究
论文目录
摘要
第1-7 页
Abstract
第7-9 页
第一章 绪论
第9-17 页
· 引言
第9-10 页
· 存在的问题及研究方向
第10-12 页
· 本文工作
第12-14 页
· 本文组织结构
第14-17 页
第二章 相关工作及研究背景
第17-29 页
· Web图像语义自动标注的基本框架
第17-18 页
· Web图像特征的表示及提取
第18-20 页
· 视觉特征的表示及提取
第18-19 页
· 关联文本特征的表示及提取
第19-20 页
· 标注模型
第20-25 页
· 图像语义自动标注
第20-21 页
· Web图像语义自动标注
第21-23 页
· 标注词之间的语义共现性及其在图像标注中的应用
第23-25 页
· 基于训练数据集的标注词之间语义共现性估计
第24-25 页
· 马尔科夫随机场和条件随机场
第25-26 页
· 基本的统计平滑技术
第26-28 页
· 小结
第28-29 页
第三章 基于关联文本位置权重自适应学习的Web图像语义自动标注
第29-47 页
· 基本思想
第29-31 页
· 标注框架
第31-32 页
· 基扩展和生成概率估计
第32-33 页
· 关联文本位置权重的自适应估计
第33-37 页
· 相似邻域的自适应确定
第34-35 页
· 位置权重的分段惩罚加权回归估计
第35-37 页
· 分段惩罚的优点以及惩罚因子的确定
第37 页
· 算法总结
第37-38 页
· 实验
第38-45 页
· 实验数据
第38-40 页
· 实验数据的获得
第38-39 页
· 训练数据集的自动获取
第39-40 页
· 实验设置
第40 页
· 实验结果
第40-45 页
· 关联文本位置权重自适应学习的有效性验证
第41-42 页
· 关联文本之间高阶结构关系的有效行验证
第42-43 页
· 本文标注算法的整体性能度量
第43 页
· 位置权重平均分布分析
第43-45 页
· 对应于特定关键词和特定图像的位置权重分布分析
第45 页
· 小结与进一步工作
第45-47 页
第四章 基于自适应模型的Web图像语义自动标注
第47-65 页
· 基本思想
第47-49 页
· 标注框架
第49 页
· 基于文本特征的生成概率估计
第49-51 页
· 目标函数
第49-50 页
· 文本权重的带约束分段惩罚加权回归估计
第50-51 页
· 基于视觉特征的生成概率估计
第51-52 页
· 算法总结
第52 页
· 实验
第52-55 页
· 实验建立
第53 页
· 实验结果
第53-55 页
· 带约束的分段惩罚加权回归的有效性验证
第53-54 页
· 视觉特征的有效性验证
第54-55 页
· 标注算法 ModelAdap的整体性能度量
第55 页
· Web图像语义标注的应用—PICTUREBOOK原型系统
第55-63 页
· 基本思想
第56-58 页
· PictureBook原型系统的基本框架
第58 页
· 系统的实现
第58-61 页
· 数据预处理
第59-60 页
· Web图像语义分析与自动标注
第60 页
· 查询结果的生成
第60-61 页
· 系统界面
第61-63 页
· 小结和进一步工作
第63-65 页
第五章 基于条件随机场模型的Web图像语义自动标注
第65-81 页
· 基本思想
第65-66 页
· 基于Flickr的标注词之间的语义共现矩阵
第66-70 页
· Flickr相关标签图
第68 页
· 基于主题的标注词之间的语义共现矩阵
第68-70 页
· 平滑
第70 页
· 基于条件随机场模型的Web图像语义标注方法
第70-76 页
· 基本框架
第70-71 页
· 结点团集合的类型
第71-72 页
· 潜能函数定义
第72-74 页
· 参数估计
第74-75 页
· 标注算法
第75-76 页
· 实验
第76-79 页
· 实验建立
第76-77 页
· 实验结果
第77-79 页
· 基于Flickr的标注词之间语义共现矩阵的有效性验证
第77-78 页
· 不同类型特征对图像标注的有效性验证
第78-79 页
· Web图像标注算法CRFM的整体有效性验证
第79 页
· 小结与进一步工作
第79-81 页
第六章 结束语
第81-83 页
参考文献
第83-89 页
攻读学位期间作者的研究成果
第89-91 页
致谢
第91-92 页
本篇论文共
92
页,
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