I detta arbete presenterar vi en hybridmodell (SVM-DMBRM) som kombinerar en generativ och en diskriminerande modell för bildanmärkningsuppgiften. En stödvektormaskin (SVM) används som discriminativ modell och en Discrete Multiple Bernoulli Relevance Model (DMBRM) används som generativ modell. Tanken med att kombinera båda modellerna är att dra nytta av de olika funktionerna hos varje modell. SVM försöker ta itu med problemet med dålig notering (bilder är inte kommenterade med alla relevanta nyckelord), medan DMBRM-modellen försöker ta itu med problemet med dataobalans (stora variationer i antalet positiva prover). Eftersom DMBRM inte fungerar bra med högdimensionella data, används en Latent Dirichlet Allocation (LDA) modell för att minska dimensionaliteten hos vektorkvantiserade funktioner innan den används. Hybridmodellens resultat är jämförbara med eller bättre än de senaste resultaten på tre standarddatauppsättningar: Corel-5k, ESP-Game och IAPRTC-12.
Relevans modell och stöd vektor maskin, generativ och diskriminerande modeller, kombineras i REF.
A Hybrid Model for Automatic Image Annotation
{'venue': 'ICMR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}