Abstract-Grating bilder i (semantiskt) meningsfulla kategorier med låg nivå visuella funktioner är ett utmanande och viktigt problem i innehållsbaserad bildsökning. Med hjälp av binära Bayesian klassificerare, försöker vi fånga hög nivå koncept från låg nivå bildfunktioner under begränsningen att testbilden tillhör en av klasserna. Specifikt anser vi den hierarkiska klassificeringen av semesterbilder; på högsta nivå klassificeras bilder som inomhus eller utomhus; utomhusbilder klassificeras ytterligare som stad eller landskap; slutligen klassificeras en del av landskapsbilder i solnedgång, skog och bergsklasser. Vi visar att en liten vektorkvantizer (vars optimala storlek väljs med hjälp av ett modifierat MDL-kriterium) kan användas för att modellera klass-villkorliga densiteter hos de funktioner som krävs enligt Bayesian-metoden. Klassificeringarna har utformats och utvärderats i en databas med 6931 semesterfotografier. Vårt system uppnådde en klassificeringsnoggrannhet på 90,5% för inomhus/utomhus, 95,3% för stad/landskap, 96,6% för solnedgång/skog & berg, och 96% för skog/berg klassificeringsproblem. Vi utvecklar vidare en inlärningsmetod för att stegvis utbilda klassificeringarna i takt med att ytterligare data blir tillgängliga. Vi visar också preliminära resultat för funktionsreduktion med hjälp av klusterteknik. Vårt mål är att kombinera flera tvåklassers klassificeringar till en enda hierarkisk klassificering. Index Terms-bayesianska metoder, innehållsbaserad hämtning, digitala bibliotek, analys av bildinnehåll, minsta beskrivningslängd, semantisk indexering, vektorquantization.
Till exempel, i arbetet med, REF de funktioner som algoritmerna använder valdes av författarna, baserat på de kvalitativa egenskaperna hos de olika klasser som beaktas (inomhus, utomhus, stad, landskap, solnedgång, skog, och berg).
Image classification for content-based indexing
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}