Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634620)
Контекстум
.
Информационно-управляющие системы  / №2 2016

АВТОМАТИЧЕСКОЕ АННОТИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ОДНОРОДНЫХ ТЕКСТОВО-ВИЗУАЛЬНЫХ ГРУПП (140,00 руб.)

0   0
Первый авторПроскурин
АвторыФаворская М.Н.
Страниц8
ID364661
АннотацияПостановка проблемы: задача автоматического аннотирования изображений нетривиальна: часто обучающие наборы несбалансированы и содержат неполные аннотации, а между визуальными признаками и текстовым описанием изображения наблюдается семантический разрыв. Существующие методы решают эти проблемы, используя для аннотации нового изображения все обучающие изображения и ключевые слова, в том числе заведомо нерелевантные, что потенциально снижает точность и требует лишних вычислений. При этом используются визуальные признаки большой размерности, что также неэффективно в вычислительном плане. В связи с этим возникает необходимость разработки компактного визуального дескриптора и метода аннотирования тестового изображения с помощью небольшой группы наиболее информативных обучающих изображений. Результаты: разработана методика автоматического аннотирования изображений, основанная на поиске апостериорной вероятности ассоциации ключевого слова с визуальным дескриптором изображения. Получены шесть глобальных дескрипторов, объединенных в один дескриптор, размер которого уменьшен с помощью метода главных компонент до нескольких сотен элементов. Проведенные экспериментальные исследования показали улучшение точности аннотирования на 7 % и отклика на 1 %. Практическая значимость: разработанный компактный визуальный дескриптор и метод автоматического аннотирования изображений на основе формирования однородных текстово-визуальных групп может быть использован в информационно-поисковых системах в сети Интернет для повышения эффективности поиска изображений.
УДК004.932.2
Проскурин, А.В. АВТОМАТИЧЕСКОЕ АННОТИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ОДНОРОДНЫХ ТЕКСТОВО-ВИЗУАЛЬНЫХ ГРУПП / А.В. Проскурин, М.Н. Фаворская // Информационно-управляющие системы .— 2016 .— №2 .— С. 86-93 .— URL: https://rucont.ru/efd/364661 (дата обращения: 20.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЕ УДК 004.932.2 doi:10.15217/issn1684-8853.2016.2.11 АВТОМАТИЧЕСКОЕ АННОТИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ОДНОРОДНЫХ ТЕКСТОВО-ВИЗУАЛЬНЫХ ГРУПП М. Н. <...> Проскурина, аспирант боры несбалансированы и содержат неполные аннотации, а между визуальными признаками и текстовым описанием изображения наблюдается семантический разрыв. <...> Существующие методы решают эти проблемы, используя для аннотации нового изображения все обучающие изображения и ключевые слова, в том числе заведомо нерелевантные, что потенциально снижает точность и требует лишних вычислений. <...> При этом используются визуальные признаки большой размерности, что также неэффективно в вычислительном плане. <...> В связи с этим возникает необходимость разработки компактного визуального дескриптора и метода аннотирования тестового изображения с помощью небольшой группы наиболее информативных обучающих изображений. <...> Результаты: разработана методика автоматического аннотирования изображений, основанная на поиске апостериорной вероятности ассоциации ключевого слова с визуальным дескриптором изображения. <...> Практическая значимость: разработанный компактный визуальный дескриптор и метод автоматического аннотирования изображений на основе формирования однородных текстово-визуальных групп может быть использован в информационно-поисковых системах в сети Интернет для повышения эффективности поиска изображений. визуальные группы. <...> Ключевые слова — автоматическое аннотирование изображений, глобальный визуальный дескриптор, текстовоПостановка проблемы: задача автоматического аннотирования изображений нетривиальна: часто обучающие наВведение Поиск изображений в сети Интернет является распространенной функцией, реализация которой в значительной степени полагается на наличие текстового описания. <...> В связи с этим становится актуальной разработка систем автоматического аннотирования изображений (ААИ), в которых на основе <...>