一种改进图像标注的新方法
社会媒体共享网站上数字图像数量的飞速发展，极大地促进了人们对图像语义检索的研究热情。然而，由于图像低层特征和高层语义模式间的鸿沟，使得许多现有的自动图像标注技术不能达到令人满意的检索效果。因此，本文提出一种新颖的图像标注方法—基于最大后验概率的高阶统计标注法。该方法首先使用高阶统计法计算图像的三阶差异性特征，以达到更好描述图像间相关性的目的；然后，使用基于高斯混合模型和差异性增量扩散的最大后验概率算法，来估计每个标签与图像内容的相关值；最后，通过Flick图像数据库上的实验，来验证本文所提算法的有效性。
非欧空间 高阶统计 最大后验概率 高斯混合模型 差异性增量分布
朱松豪 刘佳伟 胡荣林
南京邮电大学自动化学院,南京,210046;扬州苏安物联传感科技有限公司,扬州,225614 南京邮电大学自动化学院,南京,210046 扬州苏安物联传感科技有限公司,扬州,225614;淮阴工学院计算机工程学院,淮阴,223003
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2014-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）