柯 逍，李绍滋

(1. 厦门大学智能科学与技术系，厦门 361005；2. 福建省仿脑智能系统重点实验室，厦门 361005)

基于区域空间与词汇加权的图像自动标注

柯 逍1,2，李绍滋1,2

(1. 厦门大学智能科学与技术系，厦门 361005；2. 福建省仿脑智能系统重点实验室，厦门 361005)

图像自动标注是图像检索与图像理解中重要而又极具挑战性的问题.针对现有模型忽略了图像不同区域对图像整体贡献程度的差异性，提出了基于区域空间加权的标注方法，改善了图像的区域特征生成概率估计.此外，针对现有模型未考虑词汇本身重要性以及词汇分布对标注性能的影响，提出了基于词汇固定权值的标注方法、基于平滑词汇频率的标注方法以及基于词汇 TF-IDF加权的标注方法，对词汇的生成概率估计部分进行了改进.综合以上区域空间改进与词汇改进，提出了 WDVRM 图像标注模型.通过在 Corel数据库进行的实验，验证了 WDVRM 模型的有效性.

图像自动标注；区域加权；词汇加权；相关模型

图像自动标注是指根据图像的视觉内容，由计算机自动产生图像所对应的文本标注信息.图像自动标注对于图像检索很有意义.经过图像自动标注后，用户只需要提交文本关键词进行检索，检索方式相比基于内容的图像检索更加便捷，也更符合大多数用户的搜索习惯.目前商业化的图像搜索引擎，如Google、Yahoo、Baidu等，对图像标注所采用的技术还属于自然语言处理领域，即主要利用网页中图像的上下文信息作为图像的标注……