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基于用户交互的web图像标注框架设计与实现

作　者: 郜新鑫
导　师: 张闯
学　校: 北京邮电大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 人机交互 “人”计算 Web图像标注用户反馈标注提升目标检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 65次
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内容摘要

随着图像应用需求以指数级的增长以及图像、视频设备的普及,在互联网中存在着越来越多的图像资源。如何有效的组织、管理、索引这些海量的图像数据以方便用户的检索是一个巨大的挑战。基于检索的图像标注技术的应运而生,在一定程度上解决了这个问题。目前图像标注技术在整理、分类、组织和检索互联网图像中扮演着重要的角色。本论文将提出一种基于用户交互的web图像标注框架,该框架充分将web 2.0背景下的用户交互性和多用户反馈考虑到标注系统中来,并融合“人”计算的概念,尝试提出一些常规标注系统中诸如人工标注的主观性、语义鸿沟等问题的解决方案。本论文主要有四个方面的工作：首先,提出一种在web 2.0下社区网站中的图像多模式融合的标注设计方案,其用来在人机交互过程中的收集各种文本形式的标注信息。其次,提出了一种面向目标检测的自动标注框架,该模块将会向用户提供自动标注的结果,以供用户修改和提出反馈。之后,用户的反馈结果将被数据库记录并纳入到新的训练样本中,以提高标注系统性能。第三,提出了一种简单而有效的候选关键词过滤算法,能够有效的减少标注噪声,从而得到较好的标注结果。第四,作为补充,提出了一种利用爬虫技术爬取指定目标网站的图像以及相关文本的方法,以此为本论文的完整性和未来的工作做出准备。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-11
  1.1 课题的背景  8-9
  1.2 图像标注平台实现的目标和任务  9
  1.3 论文期间所做的工作  9-10
  1.4 论文的结构  10-11
第二章基于检索的WEB图像标注技术分析  11-21
  2.1 图像检索技术概述  11-14
    2.1.1 基于文本的图像检索  12
    2.1.2 基于内容的图像检索  12-13
    2.1.3 图像检索与图像标注  13-14
  2.2 基于检索的图像标注技术  14-16
    2.2.1 图像标注技术概述  14-15
    2.2.2 图像自动标注技术  15-16
    2.2.3 图像标注系统的基本框架  16
  2.3 Web图像标注技术特点分析  16-21
    2.3.1 Web图像检索和标注的特性  17-18
    2.3.2 Web 2.0的用户交互性  18-19
    2.3.3 "人"计算(Human-based Computation)  19-20
    2.3.4 基于用户交互反馈的图像标注系统的基本框架  20-21
第三章基于用户交互的WEB图像标注框架设计  21-35
  3.1 多模式标注融合设计  21-27
    3.1.1 自动标注与人工标注的融合  21-24
      3.1.1.1 人工标注方式设计  21-23
      3.1.1.2 自动标注与人工标注融合方式  23
      3.1.1.3 基于Web 2.0的多用户标注结果融合  23-24
      3.1.1.4 基于"人"计算的标注思路设计  24
    3.1.2 文本信息与图像内容信息的融合  24-25
    3.1.3 多模式图像标注关键词的抽取  25-26
    3.1.4 多模式图像标注结果的融合框架  26-27
  3.2 面向目标检测的自动标注设计  27-35
    3.2.1 语义目标选取  27-29
    3.2.2 目标特征的选择和提取  29-32
      3.2.2.1 积分图像  29-30
      3.2.2.2 Haar-Like特征  30
      3.2.2.3 AdaBoost算法  30-32
    3.2.3 级联分类器  32-33
    3.2.4 基于用户反馈的特征优选算法设计  33-35
第四章基于用户交互的WEB图像标注平台的设计与实现  35-43
  4.1 标注平台总体设计方案  35-36
    4.1.1 数据流转逻辑设计  35
    4.1.2 标注平台架构设计  35-36
  4.2 基于用户交互的标注界面设计  36-38
    4.2.1 用户标注界面设计  36-37
    4.2.2 标注结果显示和反馈界面设计  37-38
  4.3 标注平台后台模块设计  38-40
    4.3.1 通用目标检测模块设计  38-39
    4.3.2 多模式标注结果融合模块  39
    4.3.3 标注数据库更新模块  39-40
  4.4 图像标注实验  40-43
    4.4.1 图像标注测试集以及实验设计  40
    4.4.2 实验结果及分析  40-43
第五章 WEB图像的自动获取设计与实现  43-48
  5.1 网络爬虫设计  43-45
  5.2 Web图像以及相关文本提取  45-48
    5.2.1 Web页面分析  45-46
    5.2.2 中文分词  46-47
    5.2.3 Web图像自动获取流程图  47-48
第六章论文工作的总结及展望  48-49
参考文献  49-51
致谢  51-52
攻读学位期间发表的学术论文  52

基于用户交互的web图像标注框架设计与实现

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