I detta arbete syftar vi till att dra nytta av tillgången på Internet-bild sökmotorer för att automatiskt skapa bildutbildningsset från användaren lämnade frågor. Detta problem är särskilt svårt på grund av den låga precisionen i bild sökresultat. Till skillnad från många befintliga datainsamlingsmetoder, antar vi inte en kategorimodell baserad på en liten delmängd av de bullriga data eller en ad-hoc valideringsuppsättning. Istället använder vi ett icke-parametriskt mått på underlighet [8] i rummet för holistiska bildrepresentationer, och utför en iterativ funktion elimineringsalgoritm för att ta bort de konstigaste exemplen från kategorin. Detta är motsvarigheten till att bara hålla drag som visar sig överensstämma med andra i klassen. Vi visar att tillämpa vår metod för att avbilda sökdata innan utbildning förbättrar genomsnittlig igenkänning prestanda, och visar att vi får jämförande precision och återkalla resultat till den nuvarande tekniken, samtidigt som en betydligt enklare strategi. I processen utökar vi också den märkliga funktionen elimineringsalgoritmen för att automatiskt välja bra tröskelvärden och utföra filtrering av en enda klass när bakgrunden ges.
Wnuk m.fl. I REF föreslås ett icke-parametriskt mått på underlighet baserat på bilders visuella egenskaper.
Filtering Internet image search results towards keyword based category recognition
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}