کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4969258 | 1449928 | 2017 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hybrid textual-visual relevance learning for content-based image retrieval
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری ترکیبی متنی و تصویری برای بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا، تکمیل برچسب، مدل سازی معناشناسی، تجمیع رتبه، روش خطی انعطاف پذیر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Learning effective relevance measures plays a crucial role in improving the performance of content-based image retrieval (CBIR) systems. Despite extensive research efforts for decades, how to discover and incorporate semantic information of images still poses a formidable challenge to real-world CBIR systems. In this paper, we propose a novel hybrid textual-visual relevance learning method, which mines textual relevance from image tags and combines textual relevance and visual relevance for CBIR. To alleviate the sparsity and unreliability of tags, we first perform tag completion to fill the missing tags as well as correct noisy tags of images. Then, we capture users' semantic cognition to images by representing each image as a probability distribution over the permutations of tags. Finally, instead of early fusion, a ranking aggregation strategy is adopted to sew up textual relevance and visual relevance seamlessly. Extensive experiments on two benchmark datasets well verified the promise of our approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Visual Communication and Image Representation - Volume 48, October 2017, Pages 367-374
Journal: Journal of Visual Communication and Image Representation - Volume 48, October 2017, Pages 367-374
نویسندگان
Chaoran Cui, Peiguang Lin, Xiushan Nie, Yilong Yin, Qingfeng Zhu,