Abstrakt. Framgången med Semantic Web är beroende av att kunna producera semantiska markeringar på webbsidor och deras komponenter, på ett sätt som är kostnadseffektivt och förenligt med antagna scheman och ontologier. Eftersom bilder är en viktig del av webben fokuserar detta arbete på ett intelligent förhållningssätt till semantisk annotering av bilder. Vi föreslår en arkitektur i tre lager, där det nedre lagret organiserar visuell information som extraheras från det råa bildinnehållet, som kartläggs till semantiskt meningsfulla nyckelord i det mellersta skiktet, som sedan är kopplade till scheman och ontologier på det översta lagret. Vårt viktigaste bidrag är användningen av maskininlärningsalgoritmer för användarstödda, halvautomatiska bildanmärkningar, på ett sådant sätt att kunskapen om tidigare kommenterade bilder - både på metadata och visuella nivåer - används för att påskynda annotering av efterföljande bilder inom samma domän (ontologi) samt för att förbättra framtida förfrågan och hämtning av kommenterade bilder.
Marques och Barman REF integrerade ontologier i ett maskininlärningsbaserat tillvägagångssätt för semantiskt kommenterade bilder.
Semi-automatic semantic annotation of images using machine learning techniques
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}