图像语义相似性网络的文本描述方法

图像的文本化描述解决图像理解的高级语义问题.由于存在语义鸿沟,导致自动生成的文本与图像内容有较大差异,浅层神经网络构建的语言模型很难生成通顺的语句.为此,提出图像语义相似性神经网络,在递归神经网络的输出层之后添加全连接网络,引入图像间的视觉相似性和文本相似性信息,从而在预测图像的文本描述时保持相似图像的有效语义信息.增加栈式隐层和普通隐层的深度来提高语言模型的学习能力,最终得到接近自然语言的文本.实验结果表明,该方法在BLEU、ROUGE、METEOR和CIDEr等评价指标上均取得较好的效果,能够生成符合图像内容的高质量文本描述.