کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
393530 | 665654 | 2014 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automatic image annotation by semi-supervised manifold kernel density estimation
ترجمه فارسی عنوان
حاشیه نویسی تصویر اتوماتیک با تخمین تراکم هسته چند منظوره تحت کنترل نیمه نظارت
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
حاشیه نویسی تصویر، یادگیری نیمه نظارتی، برآورد تراکم هسته، منیفولد
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The insufficiency of labeled training data is a major obstacle in automatic image annotation. To tackle this problem, we propose a semi-supervised manifold kernel density estimation (SSMKDE) approach based on a recently proposed manifold KDE method. Our contributions are twofold. First, SSMKDE leverages both labeled and unlabeled samples and formulates all data in a manifold structure, which enables a more accurate label prediction. Second, the relationship between KDE-based methods and graph-based semi-supervised learning (SSL) methods is analyzed, which helps to better understand graph-based SSL methods. Extensive experiments demonstrate the superiority of SSMKDE over existing KDE-based and graph-based SSL methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 281, 10 October 2014, Pages 648–660
Journal: Information Sciences - Volume 281, 10 October 2014, Pages 648–660
نویسندگان
Ping Ji, Na Zhao, Shijie Hao, Jianguo Jiang,