自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题，是新一代图像检索与图像理解的关键步骤．针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题。提出了基于栈式
2017-12-28 10:59
针对传统新闻图像中人脸标注方法主要依赖人脸相似度信息，分辨噪声和非噪声人脸能力以及非噪声人脸标注能力较差的问题，提出一种基于多模态信息融合的新闻图像人脸标注方法。首先根据人脸和姓名的共现关系，利用
2017-11-27 10:29
现有图像自动标注技术算法可以大致划分为基于语义的标注算法、基于矩阵分解的标注算法、基于概率的标注算法以及基于图学习的标注
2017-12-14 11:46
目前壮语智能信息处理研究处于起步阶段，缺乏自动词性标注方法。针对壮语标注语料匮乏、人工标注费时费力而机器标注性能较差的现状，提出一种基于强化学习的壮语词性
2021-05-14 11:29
目前多数社交网络主要根据已有好友关系推荐潜在好友，用户的兴趣爱好不作为主要考虑因素；此外，如何从大量数据中精确地提取用户的兴趣爱好是一项十分艰巨的任务。为此，提出一种在大量标注行为数据中精确挖掘出
2018-01-09 14:47
针对图像自动标注中因人工选择特征而导致信息缺失的缺点，提出使用卷积神经网络对样本进行自主特征学习。为了适应图像自动标注的多标签学习的特点以及提高对低频词汇的召回率，首先改进卷积神经网络的损失函数
2017-12-07 14:30
在中文词法分析中，分词是词性标注必须经历的阶段。为了能在分词阶段就充分利用词性标注的信息和减少两阶段错误的累计，最好的方法是将两个阶段，整合到一个架构中。该文
2010-03-06 11:22
基于本体的图像自动标注_李丽莎
2017-03-16 08:00
为了帮助用户快速检索感兴趣的游戏攻略，提出了知识驱动的游戏攻略自动标注算法。首先，对每款游戏的多个资讯网站进行融合，自动构建游戏领域知识库；然后，再通过游戏领域词汇发现算法和决策树分类模型，抽取游戏
2017-12-07 16:33
样本标签的完整性对于有监督学习问题的分类精度有着显著影响，然而在现实数据中，由于标注过程的随机性和标注人员的不专业性等因素，数据标签不可避免地会受到噪声污染，即样本的观测标签不冋于真实标签。为降低
2021-05-28 16:20
