Målet med automatisk bildanmärkning är att automatiskt generera anteckningar för bilder för att beskriva deras innehåll. Tidigare har statistiska maskinöversättningsmodeller framgångsrikt tillämpats på automatisk bild annotation uppgift [8]. Den betraktar processen med att kommentera bilder som en process för att översätta innehållet från ett "visuellt språk" till textord. Ett problem med de befintliga översättningsmodellerna är att vanliga ord vanligtvis förknippas med alltför många olika bildregioner. Som ett resultat, ovanliga ord har liten chans att användas för att kommentera bilder. Mindre vanliga ord är viktiga för automatisk bild annotation eftersom de ofta används i frågorna. I detta dokument föreslår vi två modifierade översättningsmodeller för automatisk bildanmärkning, nämligen den normaliserade översättningsmodellen och den regulariserade översättningsmodellen, som specifikt tar upp problemet med vanliga kommenterade ord. Grundidén är att öka antalet blobs som förknippas med ovanliga ord. Den normaliserade översättningsmodellen inser detta genom att skala översättningsannolikheterna för olika ord med olika faktorer. Samma mål uppnås i den regulariserade översättningsmodellen genom införandet av en speciell Dirichlet prior. Empirisk studie med Corel dataset har visat att både två modifierade översättningsmodeller överträffar den ursprungliga översättningen modell och flera befintliga metoder för automatisk bild annotation avsevärt.
För att lösa detta problem, Kang et al. föreslå två modifierade översättningsmodeller för automatisk bild annotation och uppnå bättre resultat REF.
Regularizing translation models for better automatic image annotation
{'venue': "CIKM '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}