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1.一幅圖像由多個區(qū)域組成，不同的區(qū)域?qū)煌恼Z義關(guān)鍵字。比如一幅圖像中有藍天、白云、草坪，馬等語義，圖片轉(zhuǎn)文字其中的任何一個語義只是存在于圖像中的某個區(qū)域，并不是圖的全局都包含這些語義。所以全局特征不能很好的表示圖像的高層語義。多示例學習問題被引入解決圖像標注的有歧義問題。多示例多標記的圖像標注方法，只是提供了圖像底層特征與高層語義之間的更好的對應的新思路，對于提取出來的特征向量仍然需要訓練分類模型進行分類。圖片轉(zhuǎn)文字相關(guān)模型圖像自動標注方法是基于早期的概率關(guān)聯(lián)模型而來，不同于概率關(guān)聯(lián)模型的地方是它不僅僅簡單地統(tǒng)計圖像區(qū)域與關(guān)鍵詞出現(xiàn)的共生概率，而是建立圖像與語義關(guān)鍵詞之間的概率相關(guān)模型。通過關(guān)聯(lián)模型，給待標注圖像找到與其相關(guān)性概率的一組語義關(guān)鍵詞來標注圖像。半監(jiān)督模型圖像自動標注是一種重要的機器學習方法，已經(jīng)標注的圖像信息和未圖片轉(zhuǎn)文字信息都要參與到機器的學習過程中，與前面提到的基于分類的有監(jiān)督機器學習方法不同，在學習過程中可以利用的圖像信息更多，對信息的了解更加清楚，它適用于圖像信息總量大，而已圖片轉(zhuǎn)文字信息很少的情形。這種圖像標注方法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可以得到很好地推廣。這種方法初步提出了圖模型標注的基本思想，對于圖像節(jié)點之間的權(quán)值問題以及標注詞與標注詞、圖像與圖像之間的相關(guān)性問題考慮的較少。圖像標注結(jié)果不理想。

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