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| 基于非负张量表示的扩展LDA标注模型 | |
| 引用本文： | 钱智明,钟平,王润生.基于非负张量表示的扩展LDA标注模型[J].国防科技大学学报,2014,36(6). |
| 作者姓名： | 钱智明 钟平 王润生 |
| 作者单位： | 国防科技大学 电子科学与工程学院,国防科技大学 电子科学与工程学院,国防科技大学 电子科学与工程学院 |
| 摘 要： | 由于“语义鸿沟”的存在，自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异，分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面，提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法，用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面，提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联，并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计其参数。实验结果表明，ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。 |
| 关 键 词： | 图像标注 非负张量表示 扩展隐Dirichlet分配 变分推理 |
Extended LDA for image annotation based on nonnegative tensor representation |
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| Abstract: | |
| Keywords: | image annotation nonnegative tensor representation extended latent Dirichlet allocation variational inference |
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