Abstrakt. Automatisk bild annotation är en nyutvecklad och lovande teknik för att ge semantisk bildhämtning via textbeskrivningar. Det handlar om en process för att automatiskt märka bildinnehållet med en fördefinierad uppsättning nyckelord som utnyttjas för att representera bildsemantiken. En maximal Entropy Modellbaserad metod för uppgiften att automatisk bild annotering föreslås i detta dokument. I utbildningens fas skapas först en grundläggande visuell vokabulär bestående av blob-tokens för att beskriva bildinnehållet; sedan modelleras den statistiska relationen mellan blob-tokens och nyckelorden av en maximal Entropy-modell som konstruerats av utbildningsserien med märkta bilder. I den fas av notation, för en omärkt bild, de mest sannolika tillhörande nyckelord förutspås i termer av blob-token som extraheras från den givna bilden. Vi utförde experiment på en medelstor bildsamling med ca 5000 bilder från Corel Photo CD. De experimentella resultaten visade att annoteringen prestanda av denna metod överträffar några traditionella annoteringsmetoder med cirka 8% i genomsnitt precision, visar en potential av Maximum Entropy Model i uppgiften att automatisk bild annotering.
Wei Li och Al. REF föreslog en maximal Entropy Modellbaserad metod för uppgiften att automatisk bild annotering.
Automatic Image Annotation Using Maximum Entropy Model
{'venue': 'Second International Joint Conference on Natural Language Processing: Full Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}