Vi föreslår en innehållsbaserad soft annotation (CBSA) förfarande för att ge bilder med semantiska etiketter. Anteckningsförfarandet börjar med att märka en liten uppsättning träningsbilder, var och en med en enda semantisk etikett (t.ex. skog, djur, eller himmel). En ensemble av binära klassificerare tränas sedan för att förutsäga etikettmedlemskap för bilder. Den tränade ensemblen appliceras på varje enskild bild för att ge bilden flera mjuka etiketter, och varje etikett är associerad med en etikett medlemsfaktor. För att välja en bas binär-klassificerare för CBSA, experimenterar vi med två inlärningsmetoder, Support Vector Machines (SVMs) och Bayes Point Machines (BPMs, och jämföra deras klass-prediction noggrannhet. Vår empiriska studie av en 116-kategori 25K-bilduppsättning visar att den BPM-baserade ensemblen ger bättre kommenterande kvalitet än SVM-baserad ensemble för att stödja multimodala bildsökningar.
Systemet för innehållsbaserad Soft Annotation (CBSA) REF är också baserat på binära klassificerare (Bayes Point Machines och SVMs) som är utbildade för varje ord (116 ord beaktas) och indexerar en ny bild med utdata från varje klassificerare.
CBSA: content-based soft annotation for multimodal image retrieval using Bayes point machines
{'venue': 'IEEE Trans. Circuits Syst. Video Techn.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}