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The conflict detection and resolution in knowledge merging for image annotation

机译：图像标注知识融合中的冲突检测与解决

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Semantic annotation of images is an important step to support semantic information extraction and retrieval. However, in a multi-annotator environment, various types of conflicts such as converting, merging, and inference conflicts could arise during the annotation. We devised conflict detection patterns based on different data, ontology at different inference levels and proposed the corresponding automatic conflict resolution strategies. We also constructed a simple annotator model to decide whether to trust a given piece of annotation from a given annotator. Finally, we conducted experiments to compare the performance of the automatic conflict resolution approaches during the annotation of images in the celebrity domain by 62 annotators. The experiments showed that the proposed method improved 3/4 annotation accuracy with respect to a naive annotation system. (c) 2005 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：图像的语义标注是支持语义信息提取和检索的重要步骤。但是，在多注释器环境中，注释期间可能会发生各种类型的冲突，例如转换，合并和推理冲突。我们设计了基于不同数据，不同推理级别的本体的冲突检测模式，并提出了相应的自动冲突解决策略。我们还构造了一个简单的注释器模型，以决定是否信任来自给定注释器的给定注释。最后，我们进行了实验，以比较62位注释者在名人域中对图像进行注释时自动冲突解决方法的性能。实验表明，相对于朴素的注释系统，该方法提高了3/4注释的准确性。 （c）2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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