首页> 中国专利> 一种融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法

一种融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法

摘要

本发明涉及一种融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法:针对传统图像标注方法中人工选取特征费时费力,以及传统标签传播算法忽视语义近邻,导致视觉相似而语义不相似进而影响标注效果等问题,提出了融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法,该方法首先构建基于深度卷积神经网络(CNN)的统一、自适应深度特征提取框架,接着对训练集划分语义组并建立待标注图像的邻域图像集,最后根据视觉距离计算邻域图像各标签的贡献值并排序得到标注关键词。本发明简单灵活,具有较强的实用性。

著录项

  • 公开/公告号CN106250915B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 福州大学;

    申请/专利号CN201610585022.8

  • 发明设计人 柯逍;周铭柯;

    申请日2016-07-22

  • 分类号

  • 代理机构福州元创专利商标代理有限公司;

  • 代理人蔡学俊

  • 地址 350108 福建省福州市闽侯县上街镇大学城学园路2号福州大学新区

  • 入库时间 2022-08-23 10:38:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-09

    授权

    授权

  • 2017-01-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20160722

    实质审查的生效

  • 2017-01-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20160722

    实质审查的生效

  • 2016-12-21

    公开

    公开

  • 2016-12-21

    公开

    公开

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号