Abstract-Exploring kontext information för visuellt erkännande har nyligen fått betydande forskning uppmärksamhet. I detta dokument föreslås ett nytt och mycket effektivt tillvägagångssätt, som kallas semantisk spridning, för att utnyttja semantiska sammanhang för storskalig bild- och videoanmärkning. Med utgångspunkt från den inledande annoteringen av ett stort antal semantiska begrepp (kategorier), som erhållits genom antingen maskininlärning eller manuell märkning, förfinar det föreslagna tillvägagångssättet resultaten med hjälp av en graf diffusionsteknik, som återvinner konsekvensen och jämnheten i annoteringarna över en semantisk graf. Olika från de befintliga grafbaserade inlärningsmetoder som modellerar relationer mellan dataprover, den semantiska grafen fångar sammanhang genom att behandla begreppen som noder och begreppet affiniteter som vikter av kanter. I synnerhet är vår strategi kapabel att samtidigt förbättra notationsnoggrannheten och anpassa konceptets affinitet till nya testdata. Anpassningen ger ett sätt att hantera domänförändring mellan träning och testdata, vilket ofta sker i praktiken. Omfattande experiment utförs för att förbättra konceptanmärkningsresultaten med hjälp av Flickr-bilder och TV-programvideor. Resultaten visar en konsekvent och betydande resultatvinst (10 på både bild- och videodatauppsättningar). De föreslagna algoritmernas källkoder finns tillgängliga online. Index Terms-Context, bild och video annotation, semantiskt koncept, semantisk diffusion (SD).
REF förfinar noteringen av semantiska begrepp med hjälp av en graf diffusionsteknik.
Fast Semantic Diffusion for Large-Scale Context-Based Image and Video Annotation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}