Bilder utgör en viktig informationskälla inom många områden och förmågan att utnyttja dem genom deras upptäckt, analys och integration av tjänster och agenter på den semantiska webben är ett utmanande och betydande problem. Hittills har den semantiska indexeringen av bilder koncentrerats på att tillämpa maskininlärningsteknik på en uppsättning manuellt annoterade bilder för att automatiskt märka bilder med nyckelord. I detta dokument föreslår vi en ny hybrid, användarstödd metod, Rules-By-Exemple (RBE), som bygger på en kombination av RegelML och Fråga-By-Exemple. Vårt RBE-användargränssnitt gör det möjligt för domänexperter att grafiskt definiera domänspecifika regler som kan sluta sig till semantiska beskrivningar av bilder på hög nivå från kombinationer av visuella funktioner på låg nivå (t.ex. färg, textur, form, storlek på regioner) som har specificerats genom exempel. Med hjälp av dessa regler kan systemet analysera de visuella egenskaperna hos en given bild från denna domän och generera semantiskt meningsfulla etiketter, med termer som definieras i den domänspecifika ontologin. Vi tror att detta tillvägagångssätt, i kombination med traditionella lösningar, kommer att möjliggöra snabbare, mer flexibel, kostnadseffektiv och korrekt semantisk indexering av bilder och därmed maximera deras potential för upptäckt, återanvändning, integration och bearbetning av Semantic Web tjänster, verktyg och agenter.
I REF presenteras ett system som gör det möjligt för domänexperter att definiera regler för primitiva visuella egenskaper, såsom färg eller enkla former, för att automatiskt kunna kommentera bilder.
Rules-By-Example - a Novel Approach to Semantic Indexing and Querying of Images
{'venue': 'In International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}