Search-Based Automatic Web Image Annotation Using Latent Visual and Semantic Analysis

机译：基于搜索的潜在视觉和语义分析自动Web图像注释

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Automatic web image annotation is a practical and effective way for both web image retrieval and image understanding. In this paper, we proposed a search-based automatic web image annotation using latent visual and semantic analysis. At first, the semantic content of web images and visibility of the words are combined to compute the probability that the initial annotations are present in the images. And then, it is extended by using latent visual and semantic analysis to find the synonyms of initial annotations. The final rankings are estimated by using commercial image search engines by mining content-based correlation. Experiments conducted on real-world web images demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

机译：自动Web图像批注是Web图像检索和图像理解的一种实用有效的方法。在本文中，我们提出了使用潜在视觉和语义分析的基于搜索的自动Web图像注释。首先，将网络图像的语义内容和单词的可见性进行组合，以计算出初始注释出现在图像中的可能性。然后，通过使用潜在的视觉和语义分析来扩展初始标注的同义词来对其进行扩展。最终排名是通过使用商业图像搜索引擎通过挖掘基于内容的相关性来估计的。在真实世界的网络图像上进行的实验证明了该方法的有效性。

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来源
《Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2008》|2008年|842-845|共4页
会议地点 Tainan(CT);eTainan(CT)
作者
Dingyin Xia; Fei Wu; Yueting Zhuang;
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作者单位

College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, China;

College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, China;

College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机网络;
关键词
automatic image annotation; latent visual and semantic analysis;

机译：自动图像注释；潜在的视觉和语义分析;

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中文文献
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