5、PERIA-Framework：革新图像标注的半自动化解决方案

PERIA-Framework：革新图像标注的半自动化解决方案

1. 图像标注技术概述

图像标注是将图像对象的语义概念转化为文本描述的过程。目前，主要的图像标注技术可分为自动和手动两类。

1.1 自动图像标注

自动图像标注技术主要利用机器学习方法，通过提取图像的低层次描述符（如颜色、纹理、边缘、形状等），并使用分类器（如神经网络、决策树、朴素贝叶斯分类器）进行训练和标注。常见的自动图像标注工具包括交互式图像标注系统（I2A）、基于多元高斯模型的新图像自动标注方法（MAGMA）、层次化自动图像标注系统（HANOLISTIC）和语义图像标注与检索系统（SIA）等。然而，自动图像标注技术存在一些局限性，如通常只考虑单一描述符类型和分类器，限制了概念和描述符的多样性，且难以进行同义词扩展和人工修订，也不支持分类器的微调。

1.2 手动图像标注

手动图像标注依靠领域专家的认知能力，对图像中的概念进行感知和解释，并以精确的单字文本描述进行标注。像Flickr、Facebook、YouTube等社交媒体应用，以及Combinformation、PhotoStuff、LabelMe、DoctorEye和体积对象图像标注系统（VANO）等工具，都提供了手动图像标注功能。手动标注虽然能提高准确性，但对于大量图像对象的标注工作来说，效率低下，且容易受到标注者主观因素的影响，存在可扩展性问题。

1.3 现有技术的问题与动机

自动图像标注方法因严格关联预定义的描述符和概念，导致过程存在偏差，且分类器限制了标注的多样性。手动图像标注则受标注者视觉感知和思维过程的影响，存在主观性偏差，并且难以处理大量图像的标注任务。因