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基于外部数据库的图像自动标注改善模型
被引量：
1
1
作者
李东艳
李绍滋
柯逍
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第10期2610-2613,共4页
针对图像标注中所使用数据集存在的数据不平衡问题,提出一种新的基于外部数据库的自动平衡模型。该模型先依据原始数据库中词频分布来找出低频点,再根据自动平衡模式,对每个低频词,从外部数据库中增加相应的图片;然后对图片进行特征提取...
针对图像标注中所使用数据集存在的数据不平衡问题,提出一种新的基于外部数据库的自动平衡模型。该模型先依据原始数据库中词频分布来找出低频点,再根据自动平衡模式,对每个低频词,从外部数据库中增加相应的图片;然后对图片进行特征提取,对Corel5k数据集中的47065个视觉词汇和从外部数据库中追加的图片中提取出来的996个视觉词汇进行聚类;最后利用基于外部数据库的图像自动标注改善模型对图像进行标注。此方法克服了图像标注中数据库存在的不平衡问题,使得至少被正确标注一次的词的数量、精确率和召回率等均明显提高。
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关键词
外部
数据库
自动
平衡
模式
数据库不平衡
图像自动标注
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职称材料
题名
基于外部数据库的图像自动标注改善模型
被引量：
1
1
作者
李东艳
李绍滋
柯逍
机构
厦门大学智能科学与技术系
厦门大学福建省仿脑智能系统重点实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第10期2610-2613,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60873179)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20090121110032)
深圳市科技计划基础研究资助项目(JC200903180630A)
文摘
针对图像标注中所使用数据集存在的数据不平衡问题,提出一种新的基于外部数据库的自动平衡模型。该模型先依据原始数据库中词频分布来找出低频点,再根据自动平衡模式,对每个低频词,从外部数据库中增加相应的图片;然后对图片进行特征提取,对Corel5k数据集中的47065个视觉词汇和从外部数据库中追加的图片中提取出来的996个视觉词汇进行聚类;最后利用基于外部数据库的图像自动标注改善模型对图像进行标注。此方法克服了图像标注中数据库存在的不平衡问题,使得至少被正确标注一次的词的数量、精确率和召回率等均明显提高。
关键词
外部
数据库
自动
平衡
模式
数据库不平衡
图像自动标注
Keywords
external database
self-balancing mode
database imbalance
image automatic annotation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP311.3 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于外部数据库的图像自动标注改善模型
李东艳
李绍滋
柯逍
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010
1
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