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延伸內容

1.一幅圖像由多個區域組成，不同的區域對應不同的語義關鍵字。比如一幅圖像中有藍天、白云、草坪，馬等語義，圖片轉文字其中的任何一個語義只是存在于圖像中的某個區域，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。圖片轉文字相關模型圖像自動標注方法是基于早期的概率關聯模型而來，不同于概率關聯模型的地方是它不僅僅簡單地統計圖像區域與關鍵詞出現的共生概率，而是建立圖像與語義關鍵詞之間的概率相關模型。通過關聯模型，給待標注圖像找到與其相關性概率的一組語義關鍵詞來標注圖像。半監督模型圖像自動標注是一種重要的機器學習方法，已經標注的圖像信息和未圖片轉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，而已圖片轉文字信息很少的情形。這種圖像標注方法在大數據環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，對于圖像節點之間的權值問題以及標注詞與標注詞、圖像與圖像之間的相關性問題考慮的較少。圖像標注結果不理想。

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