För att stödja effektivare sökningar i storskaliga svaga bildsamlingar har vi utvecklat en ny algoritm för att integrera både de visuella likhetskontexterna mellan bilderna och de semantiska likhetskontexterna mellan deras taggar för ämnesgenerering i nätverk och ordförnimmelse. För det första skapas ett ämnesnätverk för att bättre beskriva både de semantiska likhetssammanhangen och de visuella likhetssammanhangen mellan bildämnena. Genom att organisera ett stort antal bildämnen enligt deras tvärmodala intertopiska likhetssammanhang, kan vårt ämnesnätverk göra semantiken bakom taggutrymmet mer explicit, så att användarna kan få djupa insikter snabbt och formulera sina frågor mer exakt. För det andra, vårt ord sense disambiguation algoritm kan integrera ämnesnätverket för att utnyttja både den visuella likhet sammanhang mellan bilderna och den semantiska likhet sammanhang mellan deras taggar för att ta itu med frågor om polysemer och synonymer mer effektivt, vilket det kan avsevärt förbättra precisionen och återkalla hastigheter för bildsökning. Våra experiment på storskaliga Flickr och LabelMe bildsamlingar har gett mycket positiva resultat.
Fläkt & al. REF föreslog en algoritm för att integrera de visuella likhetskontexterna mellan bilderna och de semantiska likhetskontexterna mellan deras taggar för ämnesnätverksgenerering.
Integrating visual and semantic contexts for topic network generation and word sense disambiguation
{'venue': "CIVR '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}