技术总结
本发明涉及一种融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法：针对传统图像标注方法中人工选取特征费时费力，以及传统标签传播算法忽视语义近邻，导致视觉相似而语义不相似进而影响标注效果等问题，提出了融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法，该方法首先构建基于深度卷积神经网络（CNN）的统一、自适应深度特征提取框架，接着对训练集划分语义组并建立待标注图像的邻域图像集，最后根据视觉距离计算邻域图像各标签的贡献值并排序得到标注关键词。本发明简单灵活，具有较强的实用性。
技术研发人员：柯逍;周铭柯
受保护的技术使用者：福州大学
文档号码：201610585022
技术研发日：2016.07.22
技术公布日：2016.12.21