현재 위치
Home
Cross-Media Retrieval using Probabilistic Model of Automatic Image Annotation
-
- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
-
- 간행물
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
-
- 통권
- Vol.8 No.4 (2015.04)바로가기
-
- 페이지
- pp.145-154
-
- 저자
-
- 언어
- 영어(ENG)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A245546
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- In recent years, automatic image annotation (AIA) has been applied to cross-media retrieval usually due to its advantage of mining correlations of images and annotation texts efficiently. However, some AIA methods just annotate images as a unit and the accuracy of annotation may not be acceptable. In this paper, we propose a kind of probabilistic model which may assign keywords to an un-annotated image automatically based on a training dataset of images. Images in the training dataset are segmented into regions and a kind of vocabulary called blob is used to represent these image regions. Blobs are generated by using K-Means algorithm to cluster these image regions. Through this model, we can predict the probability of assigning a keyword into a blob. After the accomplishment of annotation, a keyword corresponds to one image region. Furthermore, the feature vectors of text documents are generated by TF.IDF method and images’ automatic annotation information is used to retrieve relevant text documents. Experiments on the IAPR TC-12 dataset and 500 Wikipedia webpages about landscape show the usefulness of applying probabilistic model of AIA to the cross-media retrieval.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Features of Images
3. A Probabilistic Model
4. Experimental Results
4.1. Datasets
4.2. Automatic Image Annotation Results and Analysis
4.3. Ranked Text Retrieval
5. Conclusion and Future Work
Acknowledgements
References
키워드
automatic image annotation cross-media retrieval probabilistic model저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
-
- 간행물명
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4254
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.8 No.4
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.