Abstract-I detta dokument presenteras en bildsökningsmetod som lämpar sig för sökning i stora samlingar av heterogena bilder. Den föreslagna metoden använder en helt oövervakad segmenteringsalgoritm för att dela upp bilder i regioner och förse indexerings- och hämtningssystemet med innehållsbaserade funktioner. Lågnivådeskriptorer för färg, position, storlek och form i varje region extraheras därefter. Dessa aritmetiska deskriptorer är automatiskt förknippade med lämpliga kvalitativa mellannivådeskriptorer, som bildar ett enkelt ordförråd som kallas objekt ontologi. Objekt ontologin används för att möjliggöra den kvalitativa definitionen av de högnivåkoncept som användaren frågar efter (semantiska objekt, var och en representeras av ett nyckelord) och deras relationer på ett människocentrerat sätt. När man söker efter ett specifikt semantiskt objekt (eller objekt) jämförs initialt de värden på mellannivå som förknippas med både det semantiska objektet och alla bildregioner i samlingen, vilket leder till att de flesta bildregioner förkastas som irrelevanta. Efter detta, en relevans feedback mekanism, baserad på stöd vektor maskiner och med hjälp av låg nivå deskriptorer, åberopas för att rangordna de återstående, potentiellt relevanta bildregioner och producera de slutliga frågeresultaten. Experimentella resultat och jämförelser visar i praktiken hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
Mezaris m.fl. I REF föreslås ett tillvägagångssätt som använder en helt oövervakad segmenteringsalgoritm och associerar lågnivådeskriptorer med lämpliga kvalitativa mellannivådeskriptorer, som bildar ett enkelt ordförråd som kallas objekt ontologi.
Region-based Image Retrieval using an Object Ontology and Relevance Feedback
{'venue': 'ICIP (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}