基于DBNMI模型的海洋遥感影像自动标注方法

发布时间：2018-04-12 11:00

  本文选题：深度信念网络 + 自适应分割　； 参考：《中国科学技术大学学报》2017年07期

【摘要】：研究大规模海洋遥感影像管理的关键是缩小影像低层视觉特征与高层语义之间的鸿沟.针对海洋遥感影像中不同区域对语义相似性度量的贡献程度不同,提出一种基于深度信念网络多示例(deep belief networks multi-instance,DBNMI)的遥感影像语义自动标注模型.模型对初始输入遥感影像进行自适应分割,粗粒度划分海洋遥感影像背景区域和对象区域;对影像对象区域的低层视觉特征和高层语义概念间关系,利用深度信念网络模型进行自动建模;定量计算标注词间共现和对立的语义关系,改善图像标注结果.在公开遥感影像数据集上进行验证,实验表明所提出方法在标注精度上取得了较好效果.
[Abstract]:The key to study large-scale marine remote sensing image management is to narrow the gap between low-level visual features and high-level semantics.In view of the different contributions of different regions to semantic similarity measurement in marine remote sensing images, a semantic automatic annotation model for remote sensing images based on deep belief networks multi-instance (DBN MII) is proposed.The model can segment the original input remote sensing image adaptively, divide the background area and object area of the ocean remote sensing image with coarse granularity, and analyze the relationship between the low-level visual features of the image object region and the high-level semantic concepts.Automatic modeling is carried out by using depth belief network model, and the semantic relations of co-occurrence and opposition between tagging words are calculated quantitatively to improve the result of image tagging.The experimental results on the open remote sensing image data set show that the proposed method is effective in labeling accuracy.
【作者单位】： 上海海洋大学信息学院;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(2012CB316206) 国家自然科学基金(61272098,61402282)资助
【分类号】：TP751

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本文编号：1739453