Multi-label image/video annotation är en utmanande uppgift som gör det möjligt att korrelera mer än ett semantiskt sökord på hög nivå med en bild/video-clip. Tidigare används vanligtvis en enda modell för kommentarsuppgiften, med relativt stor variation i prestanda. Sambandet mellan nyckelorden i kommentaren bör också beaktas. I detta dokument, för att minska prestandavariansen och utnyttja korrelationen mellan nyckelord, föreslår vi En-CRF (Ensemble baserat på villkorligt Random Field) metod. I denna metod, flera modeller tränas först för varje nyckelord, sedan förutsägelser av dessa modeller och sambanden mellan nyckelord införlivas i ett villkorligt slumpmässigt fält. Experimentella resultat av referensdata, inklusive Corel5k och TRECVID 2005, visar att En-CRF-metoden är överlägsen eller mycket konkurrenskraftig mot flera toppmoderna metoder.
Xu och al. I REF föreslogs en helhetsstrategi baserad på villkorliga slumpmässiga fält.
Ensemble approach based on conditional random field for multi-label image and video annotation
{'venue': "MM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}