跨媒体互联网社群图像语义理解

项目名称： 跨媒体互联网社群图像语义理解

项目编号： No.61372148

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 刘宏哲

作者单位： 北京联合大学

项目金额： 78万元

中文摘要： 社群图像语义分析是近年来计算机视觉中一个非常活跃的研究方向。本课题研究面向海量社群图像的自动语义理解。主要研究内容:(1)针对社群图像标注信息在图像级粒度这一特点，将稀疏表示理论与多边图表示机制相结合，研究自动地将图像级标注信息向区域级传播的算法，以得到更加有效的区域级语义标注信息；(2)针对社群图像中用户提交标签的无序性，通过分析图像的显著图特征分布，自适应地从标签与图像的语义相关性和标签对应区域的视觉显著性角度，实现社群图像标签排序；(3)针对社群图像中用户提交标签的语义不精确性，从标签精准化角度重点研究基于视觉和语义信息一致性的标签过滤、标签改善和标签扩充等三个方面。项目拟在视觉认知理论和文本语义计算方法的指导下，以海量社群图像及其文本标签为研究对象，充分挖掘社群图像的视觉特征与标签语义的相关性，提出有效的社群图像理解框架。

中文关键词： 图像语义理解；社群图像；标签排序；标签改善；区域级标注

英文摘要： Social image analysis has emerged as an important research topic. The aim of our research topic is to annotate semantic keywords automatically for the social images. Online social media services such as Flickr and Zooomr allow users to share their images

英文关键词： Image Semantic Understanding；Social Image；Tag Ranking；Tag Improvement；Image Region Tagging