Abstract-Automatisk språklig indexering av bilder är ett viktigt men mycket utmanande problem för forskare i datorseende och innehållsbaserad bildsökning. I detta dokument inför vi en statistisk modellering av detta problem. Kategoriserade bilder används för att utbilda ett lexikon med hundratals statistiska modeller som var och en representerar ett koncept. Bilder av ett givet begrepp betraktas som exempel på en stokastisk process som kännetecknar begreppet. För att mäta omfattningen av associationen mellan en bild och textbeskrivningen av ett begrepp beräknas sannolikheten för att bilden uppstår baserat på den karaktäriserande stokastiska processen. En hög sannolikhet tyder på en stark koppling. I vårt experimentella genomförande fokuserar vi på en särskild grupp av stokastiska processer, det vill säga de tvådimensionella multiupplösnings dolda Markov-modellerna (2D MHMM). Vi implementerade och testade vårt ALIP-system (Automatic Linguistic Indexing of Pictures) på en fotografisk bilddatabas med 600 olika koncept, var och en med cirka 40 träningsbilder. Systemet utvärderas kvantitativt med mer än 4 600 bilder utanför utbildningsdatabasen och jämförs med slumpmässig annotering. Experiment har visat den goda noggrannheten i systemet och dess höga potential i språklig indexering av fotografiska bilder.
En statistisk modell på 600 bildkategorier föreslås i REF.
Automatic Linguistic Indexing of Pictures by a Statistical Modeling Approach
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}