实时双模态自动图像软标注与多关键词检索

项目名称： 实时双模态自动图像软标注与多关键词检索

项目编号： No.60973059

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘峡壁

作者单位： 北京理工大学

项目金额： 29万元

中文摘要： 自动图像标注是当前图像检索领域中的关键和热点问题。其中，融合视觉与文本信息的标注是近年来引人关注的发展方向。本项目综合考虑软标注结果的获取与利用问题，通过融合图像的视觉与文本描述信息，得到支持多关键词检索的自动图像软标注方法，用于实时准确地获取表示图像语义的关键词及其可信度，据以进行可靠的多关键词检索。主要研究内容包括：1）为了提高图像视觉分类的实时性和准确性，研究高效可扩展性好的视觉符号统计模型及其学习方法。2）为了提高关键词语义相关性度量的准确性，研究基于机器学习的不同途径语义相关性度量融合方法。学习目标是更好的图像标注效果，与视觉分类器一致，以利于文本与视觉证据的融合。3）为了使多关键词检索能够容忍标注错误和能够处理以否定形式提交的查询要求，研究可计算多关键词联合概率的双模态证据融合模型及其学习方法。我们将对所提出的方法进行理论分析，并在Web环境下进行实验验证和评价。

中文关键词： 基于内容的图像检索；自动图像标注；图像分类；物体识别；语义分析

英文摘要：

英文关键词： content-based image retrieval；automatic image annotation；image classification；object recognition；semantic analysis