| 基于视觉语言模型的图像语义挖掘研究 |
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| 引用本文： | 金聪,刘金安,金枢炜.基于视觉语言模型的图像语义挖掘研究[J].图书情报工作,2013,57(5):120-123. |
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| 作者姓名： | 金聪 刘金安 金枢炜 |
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| 作者单位： | 1. 华中师范大学计算机学院;
2. 武汉大学物理科学与技术学院 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究规划基金项目"中国古代小说图像的语义研究" |
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| 摘 要： | 针对图像的特性,给出一种图像的二元视觉语言模型,在此基础上提出一种新的图像语义挖掘方法。该方法将每幅图像表示成一个由视觉单词构成的矩阵,通过计算每个视觉单词的权重,按照权重的大小对视觉单词进行选择,利用选择后的视觉单词集合,构建图像的视觉语言模型;之后,按照贝叶斯公式,建立基于视觉语言模型的图像语义挖掘方法。实验结果表明,该方法在图像语义描述能力和区分性方面是有效的,能充分反映人对图像内容的理解,具有很好的应用价值。
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| 关 键 词： | 视觉语言模型 图像语义 语义挖掘 性能优化 |
| 收稿时间： | 2012-10-09 |
| 修稿时间： | 2013-02-12 |
Research on Images Semantic Mining Based on Visual Language Model |
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| Jin Cong,Liu Jinan,Jin Shuwei.Research on Images Semantic Mining Based on Visual Language Model[J].Library and Information Service,2013,57(5):120-123. |
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| Authors: | Jin Cong Liu Jinan Jin Shuwei |
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| Institution: | 1. School of Computer, Central China Normal University, Wuhan 430079;
2. School of Physics & Technology, Wuhan University, Wuhan 430072 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | visual language model image semantic semantic mining performance optimal |
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