Bildrepresentationen Bag-of-visual Words (BoW) har tillämpats för olika problem inom multimedia och datorseende. Grundidén är att representera bilder som visuella dokument som består av repeterbara och distinkta visuella element, som är jämförbara med orden i texterna. Men massiva experiment visar att de vanliga visuella orden inte är lika uttrycksfulla som textorden, vilket inte är önskvärt eftersom det hindrar deras effektivitet i olika tillämpningar. I detta papper, Descriptive Visual Words (DVWs) och Descriptive Visual Phrases (DVP) föreslås som visuella korrespondenser till textord och fraser, där visuella fraser hänvisar till de ofta förekommande visuella ordpar. Eftersom bilder är bärare av visuella objekt och scener, kan nya beskrivande visuella element set komponeras av de visuella orden och deras kombinationer som är effektiva för att representera vissa visuella objekt eller scener. Baserat på denna idé, föreslås en allmän ram för att generera DVWs och DVPs från klassiska visuella ord för olika tillämpningar. I en storskalig bilddatabas som innehåller 1506 objekt och scenkategorier identifieras de visuella orden och de visuella ordparen som beskriver vissa scener eller objekt som DVW och DVP. Experiment visar att DVW och DVP är kompakta och beskrivande och därmed mer jämförbara med textorden än de klassiska visuella orden. Vi tillämpar identifierade DVWs och DVPs i flera applikationer, inklusive bildhämtning, bild omrankning och objektigenkänning. Kombinationen DVW och DVP överträffar de klassiska visuella orden med 19,5% respektive 80% i bildsökning och objektigenkänning. Den DVW och DVP baserade bilden om-rankning algoritm: DWPRank överträffar den toppmoderna VisualRank med 12,4 % i noggrannhet och cirka 11 gånger snabbare i effektivitet.
Zhang m.fl. REF använder statistiska metoder för att välja visuella fraser som ofta förekommer visuellt ordpar.
Descriptive visual words and visual phrases for image applications
{'venue': "MM '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}