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J-GLOBAL ID：202202276575895339   整理番号：22A1131469

LDAと畳込みニューラルネットワークに基づく半教師つき画像マーキング法【JST・京大機械翻訳】

A semi supervised image annotation method based on LDA and convolutional neural network

著者 (3件)： Wang Baocheng (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明650500) ,  Liu Lijun (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明650500) ,  Huang Qingsong (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明650500;云南省計算机技術応用重点実験室,云南昆明650500)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 44  号： 1  ページ： 110-117  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スマートデバイスが絶えず出現し、画像数が急速に増加するが、多くの画像はマーキングされていないため、十分に利用されていない。この問題をよく解決するために,LDAと畳込みニューラルネットワークに基づく半教師つき画像マーキング法を提案した。まず第一に,画像訓練集合のすべての文字情報をLDAに導入して,画像の文字タグ付け語を生成した。次に,コンボリューションニューラルネットワークを用いて,画像の高レベル視覚特性を獲得し,そして,畳込みニューラルネットワークを,注意機構および修正損失関数を加えることによって,最適化した。次に,LDAによって生成されたアノテーション語と,得られた画像の高レベル視覚特徴を結合して,半教師つき学習を用いて,モデルの訓練を完成した。最後に,アノテーション語間の相関関係を,最終的モデル予測の結果と結びつけて,画像の最終注釈を完了した。IAPRTC-12画像データセットに関する実験的比較により,提案した方法のアノテーションがより正確であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *畳込み ,  学習 ,  損失関数 ,  マーキング ,  *ニューラルネットワーク ,  *画像 ,  モデル ,  集合 ,  アノテーション
準シソーラス用語： 半教師つき学習 ,  タグ付 ,  文字情報 ,  モデル予測 ,  視覚顕著 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： LDA ,  畳込みニューラルネットワーク ,  教師 ,  マーキング