面向資源共享網(wǎng)站的圖像標(biāo)注和標(biāo)簽推薦技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的圖像等多媒體內(nèi)容的數(shù)量正在以指數(shù)級(jí)的速度迅猛增長。因此，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)圖像的有效管理和檢索具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。由于大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)圖像標(biāo)簽丟失或標(biāo)簽存在大量噪音，因此研究對(duì)這些弱標(biāo)注(weakly—tagged)互聯(lián)網(wǎng)圖像自動(dòng)添加標(biāo)簽成為當(dāng)前熱點(diǎn)研究問題。
　　 本文首先針對(duì)Flickr用戶經(jīng)常會(huì)根據(jù)上傳圖像所隱含主題而將其推薦到多個(gè)相關(guān)社群這一特點(diǎn)，提出了基于社群隱含主題挖掘和多社群信

2、息融合的自動(dòng)圖像標(biāo)注算法。該算法采用隱Dirichlet分配模型對(duì)單個(gè)社群中隱含主題進(jìn)行挖掘，根據(jù)候選標(biāo)簽與社群隱含主題之間相關(guān)性，對(duì)初始候選標(biāo)注標(biāo)簽進(jìn)行過濾和排序，最終通過多層次多社群主題信息融合，得到標(biāo)注結(jié)果。對(duì)于從Flicrk網(wǎng)站下載的三個(gè)社群圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明該算法能很大程度提高自動(dòng)圖像標(biāo)注精度。
　　 同時(shí)，為了有效輔助用戶添加標(biāo)簽，本文提出了結(jié)合社群文本、圖像和用戶上下文信息的個(gè)性化標(biāo)簽推薦算法。該算法首先建立由

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