基于分类的Web图像内容混合自动注释方法

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Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｈｙｂｒｉｄｉｍａｇｅａｎｎｏｔａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ＨＩＡＭ，ｆｏｒｗｅｂｉｍａｇｅｒｅｔｉｅｒｖａｌ，ｗｈｉｃｈｃｏｎ —
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｃｒｅａｓ！ｎｇａｍｏｕｎｔｓａｎｄｄｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓｏｆｗｅｂｉｍａｇｅｓｈａｖｅｍａｄｅｇｒｅａｔｃｈａｌｌｅｎｇｅｔｏｃｕｉＴｅｎｔｉｍ－
０引言
随着互联网的飞速发展和图像处理技术的日益成熟，网络中出现了海量的图像资源。如何从
这些海量的图像数据中快速准确的找出用户需要
究工作。
基于文本的图像检索（ＴＢＩＲ）是早期图像检
索使用的方法。当时流行的图像检索系统是将图
ＷｅｂＩｍａｇｅＣｏｎｔｅｎｔＣｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎ
ＺＨＥＮＧＸｉｎ，ＸＵＪｕｎ－ｌｉ
（ＪｉａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＪｉａｎｇｘｉＮａｎｅｈａｎｇ３３００２９ＰＲＣ）
ｓｉｓｔｓｏｆｔｗｏｓｕｂｍｏｄｅｌｓ．Ｏｎｅｓｕｂｍｏｄｅｌｉｓａｔｗｏ — ｌｅｖｅｌｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｉｅｆｒｗｈｉｃｈｉｓｕｓｅｄｔｏｔｒａｎｓｌａｔｅａｎ
郑欣，徐军莉
（江西科技学院，江西南昌３３００２９）
摘要：Ｗｅｂ图像不断增加的数量和多样性，使当前图像检索技术面临很大挑战。然而目前图像检索技术还不能满足人们的需要。陈述一种图像内容混合自动注释方法一ＨＩＡＭ，它包含２个工作模块的Ｗｅｂ图像检索，其中一个模块是两个级别的图像分类器将图像转换成图像概念的次序；另外一个是图像语义相似处理模块一ＩＳＡＭ，它具备从网页中挑选与图像概念相关的术语作为图像注释。使传统的文本信息检索技术能够用于图
ｉｍａｇｅｉｎｔｏａｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｉｍａｇｅｃｏｎｃｅｐｔｓ．Ｔｈｅｏｔｈｅｒｉｓｉｍａｇｅｓｅｍａｎｔｉｃａｎｎｏｔａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ＩＳＡＭ，ｗｈｉｃｈ
像查询的功能。关键词：Ｗｅｂ图像检索；图像分类；图像注释中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ｂ
ＡｕｔｏｍａｔｉｃＡｎｎｏｔａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＨｙｂｒｉｄ
ｈａｓｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｐｉｃｋｉｎｇｏｕｔｔｈｅｔｅｒｍｓｒｅｌｅｖａｎｔｔｏｉｍａｇｅｃｏｎｃｅｐｔｓｆｒｏｍｗｅｂｐａｇｅｓａｓｉｍａｇｅａｎｎｏｔａ — ｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｔｅｘｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｔｉｅｒｖａｌｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓａｌｅａｂｌｅｔｏｕｓｅｏｒｆｉｍａｇｅｑｕｅｒｉｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｗｅｂｉｍａｇｅｒｅｔｉｅｒｖａｌ，Ｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎ，Ｉｍａｇｅａｎｎｏｔａｔｉｏｎ
第３ｌ卷
第２期
江
西
科
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
学
Ｖ０ｌ＿３ｌＮｏ．２Ａｐｒ．２０１３
２０１３年４月
ＣＩＥＮＣＥＪＩＡＮＧＸＩＳ
文章编号：１００ｌ一３６７９（２０１３）０２—０２３２一ｏ７
基于分类的Ｗｅｂ图像内容混合自动注释方法
ａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｉｍａｇｅｒｅｔｉｅｒｖａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃａｎｎｏｔｓａｔｉｓｆｙｐｅｏｐｌｅｎｅｅｄ．