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基于软近邻投票的图像标签相关性计算
外文标题：Image Tag Relevance Estimation by Soft Neighbor Voting
文献类型：期刊
作者：李锡荣^[1]许洁萍^[2]薛盛博^[3]杨刚^[4]
机构：中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室 北京 10087;中国人民大学信息学院 北京 100872;中国人民大学信息学院 北京 100872

通讯作者：Li, X.-R.(xirong.li@gmail.com)
年：2014
期刊名称：计算机学报
卷：37
期：6
页码范围：1365-1371
增刊：增刊
收录情况：EI(20142717894539)中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊CSCD(CSCD:5164036)
所属部门：信息学院；数据工程与知识工程教育部重点实验室
语言：中文
ISSN：0254-4164
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjxb201406014.aspx
DOI：10.3724/SP.J.1016.2014.01365
人气指数：6
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基金：中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金); 国家自然科学基金; 教育部高等学校博士点专项科研基金(20130004120006)资助.This work was supported by the Basic Research Funds in Renmin University of China from the Central Government; the National Natural Science Foundation of China; the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education
关键词：图像检索;社会化标签;图像标签相关性;软近邻投票
摘要：如何自动判断社会化标签与图像内容之间的相关性是社会化多媒体内容检索领域一个重要的研究问题.近邻投票算法是已知的计算标签相关性的最有效方法之一.但该算法采用硬投票策略,并未考虑近邻图像的权重以及近邻图像自身标签的质量.针对上述问题,文中提出一种一般性的软近邻投票框架,通过考察近邻权重和近邻标签权重这两个维度,系统性地比较了23种软近邻投票实现方案.以近120万张Flickr图像为训练集、约两万张图像为测试集的实验表明,软近邻投票策略要优于硬投票策略:平均查准率从0.764提升到0.783,且软近邻投票对于近邻个数这一重要参数的选取相对不敏感.
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