Abstract Images är komplexa multimedia data som innehåller rik semantisk information. För närvarande, de flesta av bild annotation algoritmer bara kommentera objekt semantik av bilder. Det finns fortfarande många utmaningar på hög nivå semantisk bild annotation. De viktigaste frågorna är bristen på effektiv modelleringsmetod för bildsemantik på hög nivå och bristen på effektiv dynamisk uppdateringsmekanism för utbildningssetet. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi en semantisk notationsmetod på hög nivå baserad på heta Internetfrågor i detta dokument. Det finns två självständiga deluppgifter i vår metod: dynamisk uppdatering av utbildningen som baseras på heta Internet ämnen och sökbaserad bild annotation. I den första deluppgiften föreslår vi att modellera den abstrakta semantiken av bilder baserat på tre relationer: bild-till-bild likhet förhållande, ämne-till-topic co-occurrence relation, och bild-till-topic relevans relation. Genom den komplexa graf kluster, de heta Internet ämnen extraheras för bilder med konsekvent visuellt och semantiskt innehåll. Därefter kommer den dynamiska uppdateringsmekanismen att uppdatera den ursprungliga träningssetet med de nya ämnena och bilderna. Den undviker de enorma datorkostnaderna i traditionella uppdateringsmetoder och behöver inte räkna om hela kartförhållandet mellan de semantiska begreppen och de visuella egenskaperna. I den andra deluppgiften, med tanke på en frågebild, söker den först efter liknande kandidater i det kommenterade träningssetet via visuella funktioner. Sedan utnyttjas hypergrafmodellering och spektralkluster för att filtrera bort bilderna med irrelevant semantik. Nyckelorden kommer att extraheras för annotering från de återstående bilderna enligt en not sannolikhet. Omfattande experiment har genomförts och resultaten visar att vår algoritm kan uppnå bättre notationsprestanda än toppmoderna algoritmer. Uppdateringsmekanismen skulle kunna utöka utbildningen effektivt så att täckningen av semantiken i träningssetet inte skulle vara föråldrad.
I REF, Wang et al. presenterade en komplex graf kluster för att ta itu med en hög nivå semantisk bild annotation baserat på heta Internet ämnen.
High-level semantic image annotation based on hot Internet topics
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}