I detta dokument föreslås en formell ram för bild- och videosökning med hjälp av diskreta Markov slumpmässiga fält (MRF). Utbildningsdatasetet består av bilder med nyckelord (regioner är inte märkta). Modellen är byggd med hjälp av en diskret vokabulär av vektor kvantized region eller punkt funktioner som genereras från träningsbilder. Eftersom prestationen är beroende av ordförrådets storlek, används ett stort ordförråd på ett par miljoner perspektiv. Sådana stora ordförråd kan inte genereras av konventionella klusteralgoritmer så hierarkiska k-medel används för att generera det. Till skillnad från många tidigare tekniker, kräver vår MRF-baserade modell inte en uttrycklig annotering steg för hämtning. Modellen rankar direkt alla testbilder enligt den bakre sannolikheten för en bild som ges en fråga. Traditionellt är de flesta modeller tränas genom att maximera sannolikheten - istället tränas denna modell genom att maximera genomsnittlig precision. Bild- och videosökningsförsök utförs på två standarddataset (ett Corel-dataset och ett TRECVID3-dataset) som består av 4.500 bilder respektive cirka 44.100 nyckelramar. Resultaten visar att modellen, baserat på ett stort visuellt ordförråd, löper extremt snabbt på även mycket stora datauppsättningar samtidigt som den har jämförbar hämtningsprestanda med de bäst presterande (kontinuerliga) modellerna.
Feng och Manmatha REF använder Markov Random Fields (MRF) och föreslår ett ramverk för bild- och videosökning med hjälp av diskreta bildfunktioner.
A discrete direct retrieval model for image and video retrieval
{'venue': "CIVR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}