I detta dokument behandlas problemet med att välja ikoniska bilder för att sammanfatta allmänna visuella kategorier. Vi definierar ikoniska bilder som högkvalitativa representanter för en stor grupp bilder konsekvent både i utseende och semantik. För att hitta sådana grupper utför vi gemensam klustring i utrymmet för globala bilddeskriptorer och latenta ämnesvektorer av taggar som hör ihop med bilderna. För att välja ut de representativa ikoniska bilderna för de gemensamma klusteren använder vi en kvalitetsrankning från en stor samling märkta bilder. För visualiseringen grupperas ikoniska bilder av semantiska "tema" och multidimensionella skalningar används för att beräkna en 2D-layout som speglar sambanden mellan temana. Resultat på fyra storskaliga datauppsättningar visar vår förmåga att upptäcka rimliga teman och återkommande visuella motiv för utmanande abstrakta begrepp som "kärlek" och "beauty".
Raguram och Lazebnik REF utför gemensam klustring i ett utrymme byggt från visuella och taggdeskriptorer för att hitta ikoniska sammanfattningar av abstrakta begrepp.
Computing iconic summaries of general visual concepts
{'venue': '2008 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'journal': '2008 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}