Abstract-Att gå bortom fråge-för-exempel paradigm i bildsökning, det finns ett behov av semantisk indexering av stora bildsamlingar för intuitiv text-baserad bildsökning. Olika modeller har föreslagits för att lära sig beroenden mellan det visuella innehållet i en bilduppsättning och tillhörande texttexter, och sedan möjliggöra automatisk skapande av semantiska index för oannoterade bilder. Uppgiften är dock fortfarande olöst. I denna uppsats presenterar vi tre alternativ för att lära sig en Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) modell för kommenterade bilder och utvärdera deras respektive prestanda för automatisk bildindexering. Under PLSA antaganden är en bild modellerad som en blandning av latenta aspekter som genererar både bildegenskaper och texttexter, och vi undersöker tre sätt att lära sig blandningen av aspekter. Vi föreslår också en mer diskriminerande bildrepresentation än den traditionella Blob histogram, concatenating kvantized lokal färginformation och kvantized lokal textur deskriptorer. Det första inlärningsförfarandet för en PLSA-modell för kommenterade bilder är en standardförväntning-Maximisering (EM) algoritm, som implicit antar att visuella och textmässiga villkor kan behandlas likvärdigt. De två andra modellerna bygger på ett asymmetriskt PLSA-inlärning, vilket gör det möjligt att begränsa definitionen av det latenta utrymmet på det visuella eller det textbaserade sättet. Vi visar att den textbaserade modaliteten är lämpligare för att lära sig ett semantiskt meningsfullt latent utrymme, vilket leder till förbättrad anteckningsprestanda. En jämförelse av våra lärande algoritmer med avseende på nya metoder på en standard datauppsättning presenteras, och en detaljerad utvärdering av prestanda visar giltigheten av vårt ramverk.
Monay och Gatica-Perez REF introducerade en latent ämnesmodell, probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), i en bild annotation algoritm och tränade två pLSA-modeller baserat på visuella funktioner och tillhörande text, respektive.
Modeling Semantic Aspects for Cross-Media Image Indexing
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}