Vi föreslår en probabilistisk grafisk modell för att representera svagt kommenterade bilder 1. Denna modell används för att klassificera bilder och automatiskt utvidga befintliga kommentarer till nya bilder genom att ta hänsyn till semantiska relationer mellan nyckelord. Den föreslagna metoden har utvärderats i klassificering och automatisk notering av bilder. De experimentella resultaten, som erhållits från en databas med mer än 30000 bilder, genom att kombinera visuell och textbaserad information, visar en förbättring med 50,5 % i fråga om igenkänningsfrekvens mot endast visuell informationsklassicering. Med tanke på de semantiska relationerna mellan nyckelorden ökar erkännandegraden med 10,5 % och den genomsnittliga andelen goda kommentarer med 6,9 %. Den föreslagna metoden är experimentellt konkurrenskraftig med de toppmoderna klassificeringarna.
Med hänsyn till semantiska relationer mellan taggar förbättrar igenkännandegraden REF.
Modeling, Classifying and Annotating Weakly Annotated Images Using Bayesian Network
{'venue': '2009 10th International Conference on Document Analysis and Recognition', 'journal': '2009 10th International Conference on Document Analysis and Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}