.448. 智能系统学报 第11卷 Journal of visual communication and image representation, [11]VERMA Y,JAWAHAR C V.Image annotation using met- 2016,34:167-175 ric learning in semantic neighbourhoods[C]//Proceedings [3]DUYGULU P,BARNARD K,DE FREITAS J F G,et al. of the 12th European Conference on Computer Vision.Ber- Object recognition as machine translation:learning a lexicon lin Heidelberg:Springer,2012:836-849. for a fixed image vocabulary [C]//Proceedings of the 7th [12]NAKAYAMA H.Linear distance metric learning for large- European Conference on Computer Vision.Berlin Heidel- scale generic image recognition[D].Tokyo,Japan:The berg:Springer-Verlag,2002:97-112. University of Tokyo,2011. [4]JEON J,LAVRENKO V,MANMATHA R.Automatic image [13]FENG S L,MANMATHA R,LAVRENKO V.Multiple annotation and retrieval using cross-media relevance models Bernoulli relevance models for image and video annotation [C]//Proceedings of the 26th annual Interational ACM SI- [C]//Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society GIR Conference on Research and Development in Informa- Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. tion Retrieval.New York,NY,USA:ACM,2003:119- Washington,DC,USA:IEEE,2004,2:II-1002-II- 126. 1009. [5]LOOG M.Semi-supervised linear discriminant analysis [14]MAKADIA A,PAVLOVIC V,KUMAR S.A new baseline through moment-constraint parameter estimation[J].Pat- for image annotation C]//Proceedings of the European tern recognition letters,2014,37:24-31. Conference on Computer Vision.Berlin Heidelberg: [6]FU Hong,CHI Zheru,FENG Dagan.Recognition of atten- Springer-Verlag,2008:316-329. tive objects with a concept association network for image an- [15]GUILLAUMIN M,MENSINK T,VERBEEK J,et al.Tag- notation[J].Pattern recognition,2010,43(10):3539- Prop:discriminative metric learning in nearest neighbor 3547. models for image auto-annotation[C]//Proceedings of the [7]FAREED MM S,AHMED G,CHUN Qi.Salient region de- 2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vi- tection through sparse reconstruction and graph-based rank- sion.Kyoto:IEEE,2009:309-316. ing[J].Journal of visual communication and image repre- 作者简介： sentation.2015,32:144-155. 孙庆美，女，1989年生，硕士研究生，主要研究方向为 [8]JA Cong,QI Jinqing,LI Xiaohui,et al.Saliency detection 数字图像处理 via a unified generative and discriminative model[.Neu- ocomputing,2016,173:406-417. [9]KHANDOKER A H,PALANISWAMI M,KARMAKAR C K.Support vector machines for automated recognition of ob- structive sleep apnea syndrome from ECG recordings[J]. 金聪，女，1960年生，教授，博士。主要研究方向为数字 IEEE transactions on information technology in biomedicine, 图像处理 2009,13(1):37-48. [10]PRUTEANU-MALINICI I,MAJOROS W H,OHLER U. Automated annotation of gene expression image sequences via non-parametric factor analysis and conditional random fields[].Bioinformatics,2013,29(13):i27-i35.Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｖｉｓｕａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ， ２０１６， ３４： １６７－１７５． ［３］ＤＵＹＧＵＬＵ Ｐ， ＢＡＲＮＡＲＤ Ｋ， ＤＥ ＦＲＥＩＴＡＳ Ｊ Ｆ Ｇ， ｅｔ ａｌ． Ｏｂｊｅｃｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｓ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ： ｌｅａｒｎｉｎｇ ａ ｌｅｘｉｃｏｎ ｆｏｒ ａ ｆｉｘｅｄ ｉｍａｇｅ ｖｏｃａｂｕｌａｒｙ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ７ｔｈ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ． Ｂｅｒｌｉｎ Ｈｅｉｄｅｌ⁃ ｂｅｒｇ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ⁃Ｖｅｒｌａｇ， ２００２： ９７－１１２． ［４］ＪＥＯＮ Ｊ， ＬＡＶＲＥＮＫＯ Ｖ， ＭＡＮＭＡＴＨＡ Ｒ． Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｍａｇｅ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｕｓｉｎｇ ｃｒｏｓｓ⁃ｍｅｄｉａ ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｍｏｄｅｌｓ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２６ｔｈ ａｎｎｕａｌ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ＡＣＭ ＳＩ⁃ ＧＩＲ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ Ｉｎｆｏｒｍａ⁃ ｔｉｏｎ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＮＹ， ＵＳＡ： ＡＣＭ， ２００３： １１９ － １２６． ［ ５ ］ ＬＯＯＧ Ｍ． Ｓｅｍｉ⁃ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｍｏｍｅｎｔ⁃ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ［ Ｊ］． Ｐａｔ⁃ ｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｌｅｔｔｅｒｓ， ２０１４， ３７： ２４－３１． ［６］ＦＵ Ｈｏｎｇ， ＣＨＩ Ｚｈｅｒｕ， ＦＥＮＧ Ｄａｇａｎ． Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ａｔｔｅｎ⁃ ｔｉｖｅ ｏｂｊｅｃｔｓ ｗｉｔｈ ａ ｃｏｎｃｅｐｔ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ ｉｍａｇｅ ａｎ⁃ ｎｏｔａｔｉｏｎ［ Ｊ］． Ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ， ２０１０， ４３ （ １０）： ３５３９ － ３５４７． ［７］ＦＡＲＥＥＤ Ｍ Ｍ Ｓ， ＡＨＭＥＤ Ｇ， ＣＨＵＮ Ｑｉ． Ｓａｌｉｅｎｔ ｒｅｇｉｏｎ ｄｅ⁃ ｔｅｃｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ ｓｐａｒｓｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｇｒａｐｈ⁃ｂａｓｅｄ ｒａｎｋ⁃ ｉｎｇ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｖｉｓｕａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｒｅｐｒｅ⁃ ｓｅｎｔａｔｉｏｎ， ２０１５， ３２： １４４－１５５． ［８］ＪＩＡ Ｃｏｎｇ， ＱＩ Ｊｉｎｑｉｎｇ， ＬＩ Ｘｉａｏｈｕｉ， ｅｔ ａｌ． Ｓａｌｉｅｎｃｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｖｉａ ａ ｕｎｉｆｉｅｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ ａｎｄ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅ ｍｏｄｅｌ［ Ｊ］． Ｎｅｕ⁃ ｒｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ， ２０１６， １７３： ４０６－４１７． ［９］ ＫＨＡＮＤＯＫＥＲ Ａ Ｈ， ＰＡＬＡＮＩＳＷＡＭＩ Ｍ， ＫＡＲＭＡＫＡＲ Ｃ Ｋ． Ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｏｂ⁃ ｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ｓｌｅｅｐ ａｐｎｅａ ｓｙｎｄｒｏｍｅ ｆｒｏｍ ＥＣＧ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇｓ ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｂｉｏｍｅｄｉｃｉｎｅ， ２００９， １３（１）： ３７－４８． ［１０］ ＰＲＵＴＥＡＮＵ⁃ＭＡＬＩＮＩＣＩ Ｉ， ＭＡＪＯＲＯＳ Ｗ Ｈ， ＯＨＬＥＲ Ｕ． Ａｕｔｏｍａｔｅｄ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｍａｇｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｖｉａ ｎｏｎ⁃ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ ｒａｎｄｏｍ ｆｉｅｌｄｓ［Ｊ］． Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ， ２０１３， ２９（１３）： ｉ２７－ｉ３５． ［１１］ＶＥＲＭＡ Ｙ， ＪＡＷＡＨＡＲ Ｃ Ｖ． Ｉｍａｇｅ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｍｅｔ⁃ ｒｉｃ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｈｏｏｄｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １２ｔｈ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ． Ｂｅｒ⁃ ｌｉｎ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２０１２： ８３６－８４９． ［１２］ＮＡＫＡＹＡＭＡ Ｈ． Ｌｉｎｅａｒ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｍｅｔｒｉｃ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ ｌａｒｇｅ⁃ ｓｃａｌｅ ｇｅｎｅｒｉｃ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ［Ｄ］． Ｔｏｋｙｏ， Ｊａｐａｎ： Ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｏｋｙｏ， ２０１１． ［１３］ ＦＥＮＧ Ｓ Ｌ， ＭＡＮＭＡＴＨＡ Ｒ， ＬＡＶＲＥＮＫＯ Ｖ． Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｉｍａｇｅ ａｎｄ ｖｉｄｅｏ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００４ ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ， ＤＣ， ＵＳＡ： ＩＥＥＥ， ２００４， ２： ＩＩ⁃１００２⁃ＩＩ⁃ １００９． ［１４］ＭＡＫＡＤＩＡ Ａ， ＰＡＶＬＯＶＩＣ Ｖ， ＫＵＭＡＲ Ｓ． Ａ ｎｅｗ ｂａｓｅｌｉｎｅ ｆｏｒ ｉｍａｇｅ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ． Ｂｅｒｌｉｎ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ⁃Ｖｅｒｌａｇ， ２００８： ３１６－３２９． ［１５］ＧＵＩＬＬＡＵＭＩＮ Ｍ， ＭＥＮＳＩＮＫ Ｔ， ＶＥＲＢＥＥＫ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｔａｇ⁃ Ｐｒｏｐ： ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅ ｍｅｔｒｉｃ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎ ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｉｍａｇｅ ａｕｔｏ⁃ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００９ ＩＥＥＥ １２ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉ⁃ ｓｉｏｎ． Ｋｙｏｔｏ： ＩＥＥＥ， ２００９： ３０９－３１６． 作者简介： 孙庆美 ，女，１９８９ 年生，硕士研究生，主要研究方向为 数字图像处理 金聪，女，１９６０ 年生，教授，博士。 主要研究方向为数字 图像处理 ·４４８· 智 能 系 统 学 报 第 １１ 卷