کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
533001 | 870037 | 2007 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hidden annotation for image retrieval with long-term relevance feedback learning
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Hidden annotation (HA) is an important research issue in content-based image retrieval (CBIR). We propose to incorporate long-term relevance feedback (LRF) with HA to increase both efficiency and retrieval accuracy of CBIR systems. The work contains two parts. (1) Through LRF, a multi-layer semantic representation is built to automatically extract hidden semantic concepts underlying images. HA with these concepts alleviates the burden of manual annotation and avoids the ambiguity problem of keyword-based annotation. (2) For each learned concept, semi-supervised learning is incorporated to automatically select a small number of candidate images for annotators to annotate, which improves efficiency of HA.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 38, Issue 11, November 2005, Pages 2007–2021
Journal: Pattern Recognition - Volume 38, Issue 11, November 2005, Pages 2007–2021
نویسندگان
Wei Jiang, Guihua Er, Qionghai Dai, Jinwei Gu,