I detta dokument genomför vi en relativt fullständig studie om hur man kan utnyttja rumsliga kontextbegränsningar för automatisk bildregion annotering. Vi presenterar en enkel metod för att regularisera segmenterade regioner i 2D lattice layout, så att enkla rutnät-struktur grafiska modeller kan användas för att karakterisera rumsliga beroenden. Vi visar hur man representerar den rumsliga kontexten begränsningar i olika grafiska modeller och även presentera relaterade lärande och slutsatser algoritmer. Annorlunda jämfört med det mesta av det befintliga arbetet undersöker vi specifikt hur man kan kombinera klassificeringsprestandan av diskriminerande lärande och representationsförmågan hos grafiska modeller. För att på ett tillförlitligt sätt utvärdera de föreslagna tillvägagångssätten skapar vi en måttlig bilduppsättning med sanning på regional nivå. De experimentella resultaten visar att i) rumsliga sammanhangsbegränsningar verkligen hjälper till med korrekt regional annotering, ii) tillvägagångssätt som kombinerar fördelarna med diskriminerande lärande och sammanhangsbegränsningar fungerar bäst, iii) bildsökning kan dra nytta av korrekt regional nivå annotering.
Yuan m.fl. REF använde enkla rutnätsstrukturer för att beskriva rumsliga beroenden mellan objekt i en bild.
Exploiting spatial context constraints for automatic image region annotation
{'venue': 'ACM Multimedia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}