Under de senaste åren har det blivit mycket populärt att dela foton inom sociala nätverk. För att göra dessa enorma samlingar lättare att utforska är bilderna oftast taggade med representativa nyckelord som personer, evenemang, objekt och platser. För att påskynda den tidsödande tagganmärkningsprocessen kan taggar förökas baserat på likheten mellan bildinnehåll och sammanhang. I detta dokument presenterar vi ett system för effektiv geotag förökning baserad på en kombination av objekt duplikat upptäckt och användare förtroende modellering. Geotaggerna sprids genom att träna en grafbaserad objektmodell för var och en av landmärkena på en liten taggad bilduppsättning och hitta dess dubbletter inom en stor otaggad bilduppsättning. På grundval av de etablerade korrespondenserna mellan dessa två bilduppsättningar och användarens pålitlighet förökas taggarna från taggade till otaggade bilder. Användaren litar på modellering minskar risken för förökning av fel taggar som orsakas av spamming eller felaktig annotation. Den föreslagna metodens effektivitet visas genom en uppsättning experiment på en bilddatabas som innehåller olika landmärken.
Ivanov m.fl. föreslog spridning av geotags baserat på kombinationen av detektion av upprepade objekt och användarens förtroende modellering REF.
Geotag propagation in social networks based on user trust model
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}