基于多特征融合的图像自动标注
Automatic Image Annotation Based on Multi Feature Fusion
DOI: 10.12677/SEA.2015.42003, PDF, HTML, XML, 下载: 2,665  浏览: 7,438  科研立项经费支持
作者: 刘代志子, 汪训昌, 臧 淼:北方工业大学,北京
关键词: 多特征融合自动标注图像KNN算法Multi Feature Fusion Automatic Annotation Picture KNN Algorithm
摘要: 图像自动标注技术在检索图像方面具有非常重要的作用,其重要性体现在可以根据图像语义关键词来检索具有一定特征的图像,这为用户的检索和使用带来了前所未有的便捷。本文设计了一套完整的图像自动标注技术,首先对图片的多个特征进行提取,之后通过多特征融合的方法与已标注图像进行相似度量从而对图片进行自动标注。
Abstract: Automatic image annotation technology has a very important role in terms of retrieving images, and its importance is reflected in the fact that the image can be retrieved in accordance with a certain characteristic image semantic keywords, which brought unprecedented convenience for the retrieval and use of the user. This paper designs a complete set of automatic image annotation technology. Firstly, we extract multiple features from the pictures, and then do the measurements of similarity on the marked images by the method of multi-feature fusions, so that the picture will be labeled automatically.
文章引用:刘代志子, 汪训昌, 臧淼. 基于多特征融合的图像自动标注[J]. 软件工程与应用, 2015, 4(2): 19-25. http://dx.doi.org/10.12677/SEA.2015.42003

参考文献

[1] 付玮, 曾接贤 (2007) 基于形状特征的图像检索技术研究. 计算机技术与发展, 11, 228-232.
[2] 储鑫 (2006) 基于颜色特征的图像检索系统研究与实现. 中山大学, 广州.
[3] 汪建, 方洪鹰 (2013) 粒度计算与图像匹配技术改进. 电脑知识与技术, 33, 7571-7574.
[4] 姜兰池, 沈国强, 张国煊 (2009) 基于HSV分块颜色直方图的图像检索算法. 机电工程, 11, 54-57.
[5] 张轩, 臧淼, 李金泉 (2014) 基于Matlab的图像自动标注. 现代电子技术, 3, 73-75.
[6] University of California Berkeley. Corel Dataset Website. http://calphotos.berkeley.edu
[7] 翟俊海, 赵文秀, 王熙照 (2009) 图像特征提取研究. 河北大学学报(自然科学版), 1, 106-112.