基于卷積神經網絡和概念格的圖像語義完備標注方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201911300499.7 申請日 -
公開（公告）號 CN111079840B 公開（公告）日 2022-07-01
申請公布號 CN111079840B 申請公布日 2022-07-01
分類號 G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;CN 106021251 A,2016.10.12;AU 2003900520 A0,2003.02.20;CN 106250915 A,2016.12.21;CN 102306275 A,2012.01.04 Anne-Marie Tousch 等.“Semantic Lattices for Multiple Annotation of Images”.《http://certis.enpc.fr/~audibert/Mes%20articles/MIR08.pdf》.2008,;李雯莉 等.“基于卷積神經網絡和概念格的圖像語義完備標注”.《小型微型計算機系統(tǒng)》.2020,;顧廣華 等.“基于形式概念分析和語義關聯(lián)規(guī)則的目標圖像標注”.《自動化學報》.2019,;張素蘭等.基于形式概念分析的圖像場景語義標注模型.《計算機應用》.2015,（第04期）,;郭海鳳.FAC算法在圖像檢索中的應用.《計算機工程》.2012,（第12期）,;王凱等.基于多層次概念格的圖像場景語義分類方法.《山西師范大學學報（自然科學版）》.2017,（第02期）,;鐘利華等.基于概念格層次分析的視覺詞典生成方法.《計算機輔助設計與圖形學學報》.2015,（第01期）, 分類 計算；推算；計數;
發(fā)明人 張素蘭;李雯莉;胡立華;張繼福;楊海峰 申請（專利權）人 太原科技大學
代理機構 太原市科瑞達專利代理有限公司 代理人 -
地址 030024山西省太原市萬柏林區(qū)窊流路66號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于卷積神經網絡和概念格的圖像語義完備標注方法，首先構建自適應CNN網絡，分割待標注圖像并提取其特征，以此來獲得近鄰圖像集與其一系列相對應的標簽集合；然后利用概念格進行標簽本身潛在的語義分析，有效地改善了標注效果，并保證了語義標注的完備性；最后利用投票的方式，得到最優(yōu)語義標簽。采用基準數據集Corel5k進行實驗，驗證了該方法能有效地豐富圖像標簽語義，提高標簽召回率，并提高圖像語義檢索效率。