Learning Semantic Concepts from Visual Data Using Neural Networks

机译：使用神经网络从视觉数据中学习语义概念

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For content-based image retrieval techniques, query image is used to pick up and rank some relevant images from a database using some certain similarity metric. If semantic features are not involved in the modeling of visual data, the resulting system may demonstrate a disability of retrieving images likely associated with interesting semantic concepts of objects in the images. Therefore, issues on semantics representation, automatic extraction of semantic concepts from visual data, and effects of window size on the concepts recognition are needed to study. This paper describes an approach towards these problems. We first define a set of semantic concepts characterizing the outdoor images. Then, a neural network is employed to memory the semantic concepts through pattern learning techniques. Lastly, the well-trained neural networks will perform as a classifier to identify the predefined semantics within an image. Empirical studies and comparison with decision tree techniques are carried out.

机译：对于基于内容的图像检索技术，查询图像用于使用某些特定的相似性度量从数据库中拾取一些相关图像并对其进行排名。如果视觉数据的建模中不涉及语义特征，则结果系统可能会显示无法检索可能与图像中对象的有趣语义概念相关联的图像的功能。因此，需要研究语义表示，从视觉数据中自动提取语义概念以及窗口大小对概念识别的影响等问题。本文介绍了解决这些问题的方法。我们首先定义一组表征室外图像的语义概念。然后，采用神经网络通过模式学习技术来存储语义概念。最后，训练有素的神经网络将充当分类器，以识别图像中的预定义语义。进行了实证研究并与决策树技术进行了比较。

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来源
《Biennial Australian Pattern Recognition Society Conference(DICTA2003) v.2; 2003; Sydney; AU》|2003年|P.683-692|共10页
会议地点 Sydney(AU);Sydney(AU);Sydney(AU)
作者
Xiaohang Ma; Dianhui Wang;
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作者单位

Department of Computer Science and Computer Engineering, La Trobe University, Melbourne, VIC 3083, Australia;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词

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