I den här artikeln beskriver vi ett generiskt bildklassificeringssystem med en automatisk kunskapsinsamlingsmekanism från World Wide Web. På grund av den senaste spridningen av digitala bildenheter, efterfrågan på bildigenkänning av olika typer av verkliga världsscener blir större. För att inse det krävs visuell kunskap på olika typer av scener. Sedan föreslår vi att vi samlar visuell kunskap om verkliga världsscener för allmän bildklassificering från World Wide Web. Vårt system samlar ett stort antal bilder från webben automatiskt och använder dem som träningsbilder för allmän bildklassificering. Den består av tre moduler, som är en bildinsamlingsmodul, en bildinlärningsmodul och en bildklassificeringsmodul. Modulen för bildinsamling samlar automatiskt bilder relaterade till givna klassord från webben. Inlärningsmodulen extraherar bildfunktioner från samlade bilder och associerar dem med varje klass. Bildklassificeringsmodulen klassificerar en okänd bild i en av de klasser som motsvarar klassnyckelorden genom att använda sambandet mellan bildfunktioner och klasser. I experimenten visade systemet på potential för allmän bildklassificering/erkännande med hjälp av bilder hämtade från World Wide Web automatiskt som utbildningsbilder.
Vår ursprungliga motivation för att implementera detta system är att samla ett stort antal bilder för "Web image mining" forskning REF.
Generic image classification using visual knowledge on the web
{'venue': "MULTIMEDIA '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}