【摘 要】
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图像属性标注是一种更细化的图像标注,它能缩小认知与特征间“语义鸿沟”.现有研究多基于单特征且未挖掘属性蕴含的深层语义,故无法准确刻画图像内容.改进有效区域基因选择算
【机 构】
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华东交通大学软件学院,华东交通大学信息工程学院,武汉大学国家网络安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61762038,No.61861016);教育部人文社会科学研究规划基金项目(No.17YJAZH117);江西省自然科学基金(No.20171BAB202023);江西省科技厅重点研发计划(No.20171BBG70093,No.20192BBE50071);江西省教育厅科技项目(No.GJJ190323)
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图像属性标注是一种更细化的图像标注,它能缩小认知与特征间“语义鸿沟”.现有研究多基于单特征且未挖掘属性蕴含的深层语义,故无法准确刻画图像内容.改进有效区域基因选择算法融合图像特征,并设计迁移学习策略,实现材质属性标注;基于判别相关分析挖掘特征间跨模态语义,以改进相对属性模型,标注材质属性蕴含的深层语义-实用属性.实验表明:材质属性标注精准度达63.11%,较最强基线提升1.97%;实用属性标注精准度达59.15%,较最强基线提升2.85%;层次化的标注结果能全面刻画图像内容.
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