弱标签环境下基于语义邻域学习的图像标注

摘要

图像语义自动标注是实现图像语义检索与管理的关键,是具有挑战性的研究课题.传统的图像标注方法需要具有完整、准确标签的数据集才能取得较好的标注性能.然而,在现实应用中获得数据的标签往往是不准确、不完整的,并且标签分布不均衡.对于Web图像和社会化图像尤其如此.为了更好地利用这些弱标签样本,提出了一种基于语义邻域学习的图像自动标注方法(semantic neighborhood learning from weakly labeled image,SNLWL).首先在邻域标签损失误差最小化意义下,填充训练集样本标签.通过递进式的邻域选择过程,保证建立的语义一致邻域内样本具有全局相似性、部分相关性和语义一致性,并且语义标签分布平衡.在邻域标签重构误差最小化意义下进行标签预测,降低噪声标签对性能的影响.多个数据集上的实验结果表明,与已知的具有较好标注效果的方法相比,此方法更适用于处理弱标签数据集,标准评测集上的测试也表明了此方法的有效性.