1、“.....此外，还有种基于最近邻的分类模型。因为最近邻的标注方法使用的视觉特征不能很好的反映语义信息，所以应用并不普遍。但在视觉特征的提取和近邻合适。有些图像可能迭代次数不够，有些图像可能迭代次数过多，从而影响了稀疏编码之后的标注。摘要对于图像的自动标注，探索合适的方法能提高系统标注结果在语义范畴的正确性。该文探讨了基于稀疏编码的图像自动标注。结合近邻及统计的思想，以原有人工标注为基础，在基于稀疏编码的图像自动标注论文原稿自动标注结果在人工标注里的田野马母马单词基础上增添的草坪和树对于测试图像是种正确的学习，反而使自动标注结果更加具体丰富。所以，若是在数量更加庞大且分类标注更加细致的训练图像集......”。

2、“.....自动标注的准确率可能也会得到定程度的提高。基于稀疏编码的图像自动，则拟合的结果将会趋近条水平线，此时为欠拟合。从自动标注结果的整体来看，自动标注的个别词会有语义鸿沟的出现。因为计算机只能对图像低层特征进行计算，无法自下而上推知高层语义，所语义鸿沟在结果中必然存在。可以看到，用稀疏编码计算出的近邻图像视觉上颜色的相似度很高。但是些但很多时候，其特征不仅庞大还没有冗余，所以般都用正则化在保留所有特征变量的情况下减少其数量级。正则化可以通过坐标下降法和范数求解等方法实现。这些方法，最常用的范数正则化。范数是从凸优化角度计算训练空间的稀疏系数，是范数的最优凸近似，又比更具有稀疏性。因此......”。

3、“.....个作为训练空间个作为测试空间。两个空间做个简单的内积可能达上万次。但如果这两个向量空间里有个和个非零元素，那么只用做次乘法。并且当，远大于零元素的个数时，计算量就会大大减少。但并不是越小越好，对于训练空间，若的值远远小于稀疏系数最小的图像，再统计前个出现次数最多的人工标注的词作为自动标注的结果。最后将结果和测试图像人工标注的结果比较分析，并求解查全率查准率。欧式距离算法欧式距离算法很早就在图像边缘检测人脸识别数据审计等不同方向有着广泛的应用。对于相似性度量，欧式距离是个简单实用的算法泛的应用。对于相似性度量，欧式距离是个简单实用的算法。在寻找相似的图像中，为了提高准确性，提取的图像特征不定只有颜色特征种......”。

4、“.....这里引进种加权的欧式距离算法稀疏编码算法稀疏编码源自于神经网络，是近年来图像信号处理领域的个研究热点。其最大的优势是数求解等方法实现。这些方法，最常用的范数正则化。范数是从凸优化角度计算训练空间的稀疏系数，是范数的最优凸近似，又比更具有稀疏性。因此，本文采用正则最小乘法求解测试目标与训练空间对应的稀疏系数。式中为测试图像特征，是所有训练图像特征构成的矩阵，为稀疏的基向和个非零元素，那么只用做次乘法。并且当，远大于零元素的个数时，计算量就会大大减少。但并不是越小越好，对于训练空间，若的值远远小于空间纬度值，即数据点个数远小于特征数量，并且这时候还没有任何约束，便会出现过拟合的情况......”。

5、“.....相基于稀疏编码的图像自动标注论文原稿。在寻找相似的图像中，为了提高准确性，提取的图像特征不定只有颜色特征种。但考虑到不同特征的影响不同，这里引进种加权的欧式距离算法稀疏编码算法稀疏编码源自于神经网络，是近年来图像信号处理领域的个研究热点。其最大的优势是压缩数据量，给在高纬度数据的计算带来极大便利。为训练图片的自动标注结果。程序首先对数据集所有图像进行颜色特征的提取，将训练图像组成个矩阵，测试图像组成另个矩阵。次对测试图像求解相对训练图像的稀疏系数。求解范数引用了的梯度投影法。取出前个是鱼。这些标注混入近邻图像人工标注的统计中来，使测试图像的自动标注结果有误。但语义鸿沟不定都会产生偏差......”。

6、“.....其近邻的图语义主题有熊和房子。但自动标注结果在人工标注里的田野马母马单词基础上增添的草坪和树对于测试图像是种正确的学习，反而使自动压缩数据量，给在高纬度数据的计算带来极大便利。基于稀疏编码的图像自动标注论文原稿。本实验先提取数据集里所有图片合适的图像特征和人工标注的关键词作为训练图集数据，然后采用相应的算法求解测试图集各幅图对训练图集最近邻的幅图片，最后统计这些图片中出现次数前个的标注作量。是正则化项，是正则化参数。正则化项能对高阶项进行收缩，通过在很好的拟合数据和保持参数值较小之间找到平衡。越大拟合的结果越简洁，若过大，则拟合的结果将会趋近条水平线，此时为欠拟合......”。

7、“.....过拟合的代价反而与零非常相近，这样则会导致训练结果没法泛化到测试样本空间中去。要是因为特征过多发生了过拟合，减少不必要的特征量便能减少过拟合。但很多时候，其特征不仅庞大还没有冗余，所以般都用正则化在保留所有特征变量的情况下减少其数量级。正则化可以通过坐标下降法和范标注结果更加具体丰富。所以，若是在数量更加庞大且分类标注更加细致的训练图像集，语义鸿沟会得到定程度的抑制，自动标注的准确率可能也会得到定程度的提高。例如两个上万纬的向量空间，个作为训练空间个作为测试空间。两个空间做个简单的内积可能达上万次......”。

8、“.....因为计算机只能对图像低层特征进行计算，无法自下而上推知高层语义，所语义鸿沟在结果中必然存在。可以看到，用稀疏编码计算出的近邻图像视觉上颜色的相似度很高。但是些相似的图片中的语义和源测试图像并不致。如测试图像语义中最主要的是珊瑚，但其近邻的图像有幅语义主题图像求解方法进行改进，就可以提高近邻模型的标注性能。基于稀疏编码的图像自动标注就是种基于最近邻的分类模型。从结果看来，本文自动标注的结果和人工标注结果大体致，大部分人工标注的关键词在自动标注的结果中都有出现。此外，自动标注还添加或修改了個别关键词。最后计算的查准率和查平台上对其测试图集进行自动标注。从结果上看......”。

9、“.....但对于图像特征的学习明显优于其他方法。因此，稀疏编码在图像的自动标注领域有可行之处。关键词稀疏编码图像自动标注近邻求解引言图像自动标注是通过获得已经标注好的图像集，对未标注过的图像进行标注论文原稿。从结果看来，本文自动标注的结果和人工标注结果大体致，大部分人工标注的关键词在自动标注的结果中都有出现。此外，自动标注还添加或修改了個别关键词。最后计算的查准率和查全率为和。虽然相比欧氏距离的和偏低。这跟取值有关，本系统中，这个值的参数不定对每幅图像都相似的图片中的语义和源测试图像并不致。如测试图像语义中最主要的是珊瑚，但其近邻的图像有幅语义主题是鱼。这些标注混入近邻图像人工标注的统计中来......”。