第6卷第4期 智能系统学报 Vol.6 No.4 2011年8月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Aug.2011 doi:10.3969/i.issn.1673-4785.2011.04.012 词间相关性的CMRM图像标注方法 刘咏梅，代丽洁 (哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨150001) 摘要：自动图像标注因其对图像理解和网络图像检素的重要意义，近年来已成为新的热点研究课题.在图像标注 的CMRM模型基础上，提出了一种基于词间相关性的CMRM标注方法.该方法提取了标注字之间的词间相关关系， 并利用图学习算法，通过将词间相关性矩阵叠加到初始标注矩阵的方法对标注结果进行了改善.利用Coel5k标注 图像库中的自然场景图像进行实验.实验结果表明，该方法很好地完成了对测试集图像的自动标注，在查全率与查 准率上较CMRM模型有所提高. 关键词：图像标注；CMRM模型；相关关系；词间相关性矩阵 中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：16734785(2011)04035005 A method of CMRM image annotation based on inter-word correlation LIU Yongmei,DAI Lijie (School of Computer Science and Technology,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China) Abstract:Automatic image annotation is significant for image understanding and retrieval of web images.As a re- sult,it has become a hot research topic in recent years.On the basis of a CMRM image annotation model,an effi- cient image annotation method was proposed based on inter-word correlations.The correlations between the annota- ted words were picked up,and the inter-word correlation matrix was added to the initial labeling matrix by a graph learning algorithm.The proposed annotation approach was tested by a Corel5k database with natural scene images. The experimental result shows that the method can automatically label the images in the test set very well.The re- call and precision are increased compared to CMRM. Keywords:image annotation;CMRM;correlation;word-correlation matrix 有效的图像描述方法]是图像数据管理的基CMRM模型对图像进行标注，然后从训练集中提出 础.目前图像描述方法主要采用人工标注的方式进 关键字之间的相关关系，并利用图学习算法，将这种 行，但是由于人工方式耗时费力而且缺乏客观性，因 相关关系在各个关键字之间进行传播，从而得到新 此需要对图像进行自动标注. 的图像标注关键字。 此外，对图像进行自动的语义标注是图像检索 中重要且非常具有挑战性的工作2)].对于提高检索 1 CMRM图像标注方法 系统的效率有着重要的意义.因此如何快速有效地 联合媒体相关模型(cross-media relevance mod- 进行自动的图像标注就变得异常重要。 els,CMRM)将相关语言模型(relevance-.based lan-- 通过对CMRM算法的研究发现，该模型只考虑 guage model)B4应用到图像标注中，通过对训练图 了视觉特征与标注关键字之间的对应关系，却忽略 像集的学习获取图像的视觉词元与关键字的联合概 了关键字本身所具有的相关性，因此，提出了一种基 率分布.利用概率统计方法，获得每个关键字作为图 于词间相关性的CMRM图像标注方法.首先利用 像标注的概率，并以此作为选择标注的依据.该模型 在图像标注领域取得了较好的成绩，现在已经成为 收稿日期：2010-03-15 基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(H正UCF00604), 各种新图像标注方法进行性能对比的标准方法. 通信作者：刘咏梅.E-mail:liuyongmei@hrbeu.edu.cm. 在利用CMRM算法对图像进行标注过程中常