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图像自动标注方法研究综述
引用本文:徐勇,张慧.图像自动标注方法研究综述[J].现代情报,2016,36(3):144-150.
作者姓名:徐勇  张慧
作者单位:安徽财经大学管理科学与工程学院, 安徽 蚌埠 233030
基金项目:2015年度国家社会科学基金规划项目“跨媒体用户生成内容情感倾向挖掘及其应用研究”(项目编号:15BTQ043)。
摘    要:随着Web2.0的逐步发展, 海量用户生成的图像信息充斥于各大网络平台, 图像自动标注技术逐步成为图像检索以及图像理解的关键问题之一。该文主要通过对现有图像自动标注方法的文献进行收集和整理, 在比较、分析各种方法相关理论和实现技术的基础上, 对图像自动标注方法研究进展进行评述;并归纳了各种方法的优势与不足。得出结论:图像自动标注方法和图像处理技术仍然需要从机器学习方面进一步的研究与改进, 且可以从图像信息的标注拓展到视频信息的标注。

关 键 词:图像信息  图像自动标注  图像检索  多示例  多分类  半监督模型  

Summary of Automatic Image Annotation Method
Authors:Xu Yong  Zhang Hui
Institution:School of Management Science and Engineering, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233030, China
Abstract:With the progressive development of Web2.0, massive user-generated image informa-tion filled in every network platform, automatic image annotation technology gradually become one of key issues of the image retrieval and image understanding.In this paper, through collecting and organizing documents of the existing automatic image annotation method to understand the theory and analysis of the various methods, On this basis, the status of Automatic Tagging images are reviewed, and comparative analysis of the advantages of each method and insufficient.The conclusion is:automatic image annotation method and image processing technology still needs further research and improvement from the active learning, and can expand the image information from the label to label video information.
Keywords:image information  automatic image annotation  inage retrieval  multi-category  semi-supervised model  
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