宋海玉，李雄飞，包翠竹，金 鑫，岳青宇

(1.大连民族学院计算机科学与工程学院，辽宁大连116605;2

.吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春 130012)

基于视觉内容与语义相关的图像标注模型

宋海玉1，2，李雄飞2，包翠竹1，金 鑫1，岳青宇1

(1.大连民族学院计算机科学与工程学院，辽宁大连116605;2

.吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春 130012)

针对当前标注系统的不足，设计了一种高效的标注模型，其标注步骤包括标注和标注改善，标注算法采用加权的正反例标志向量法，标注改善采用NGD方法。实验表明，标注效率远优于经典的标注模型，标注质量优于大多数标注模型。

图像标注;标注改善;归一化Google距离

近年来，随着计算机技术、数码技术、存储技术的迅速发展，以及计算机网络的普及，每天大量的图像由数码产品制作，并在网络上存储、传播。如何有效地访问和管理这些数据成为一项亟需解决的课题。近年来涌现出了很多经典的基于内容的图像检索系统(CBIR)，例如 IBM QBIC，MIT PhotoBook等。它们都是通过计算图像的底层视觉信息(如颜色、纹理)确定相似图像。尽管CBIR系统取得了很大进展，但其检索效果和方式依然不能令人满意。其主要原因是计算机所使用的低层视觉特征与人所理解的高层语义之间存在着巨大的语义鸿沟［1］。人们更习惯于提交待检索目标对象的名称或者相关的语义描述作为检索线索，而不是提交一幅完整图像。此外，CBIR仅仅解决了图像检索问题，而作为无结构化的图像数据，其存储、管理等依然是一个有待于解决的问题。……