Abstract-Många sociala image sökmotorer bygger på sökord/tag matchning. Detta beror på att taggbaserad bildsökning (TBIR) inte bara är effektiv utan också effektiv. TBIR:s prestanda beror i hög grad på tillgängligheten och kvaliteten på de manuella taggarna. Nya studier har visat att manuella taggar ofta är opålitliga och inkonsekventa. Dessutom, eftersom många användare tenderar att välja allmänna och tvetydiga taggar för att minimera sina ansträngningar att välja lämpliga ord, taggar som är specifika för det visuella innehållet i bilder tenderar att saknas eller bullriga, vilket leder till en begränsad prestanda av TBIR. För att ta itu med denna utmaning studerar vi problemet med taggkomplettering, där målet är att automatiskt fylla i de saknade taggarna samt korrigera bullriga taggar för givna bilder. Vi representerar bild-tag-relationen med en taggmatris, och söker efter den optimala taggmatrisen som överensstämmer med både de observerade taggarna och den visuella likheten. Vi föreslår en ny algoritm för att lösa detta optimeringsproblem. Omfattande empiriska studier visar att den föreslagna algoritmen är betydligt effektivare än toppmoderna algoritmer. Våra studier verifierar också att den föreslagna algoritmen är beräkningseffektiv och skalar sig väl till stora databaser.
L. Wu m.fl. REF föreslog att man skulle ta itu med problemet genom att söka efter den optimala taggmatrisen som överensstämmer med både observerade taggar och visuella likheter.
Tag Completion for Image Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}