BATKO, Michal, Jan BOTOREK, Petra BUDÍKOVÁ a Pavel ZEZULA. Content-based annotation and classification framework: a general multi-purpose approach. In Proceedings of the 17th International Database Engineering & Applications Symposium. New York, NY, USA: ACM, 2013, s. 58-67. ISBN 978-1-4503-2025-2. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1145/2513591.2513651.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Content-based annotation and classification framework: a general multi-purpose approach
Autoři BATKO, Michal (203 Česká republika, domácí), Jan BOTOREK (203 Česká republika, domácí), Petra BUDÍKOVÁ (203 Česká republika, garant, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání New York, NY, USA, Proceedings of the 17th International Database Engineering & Applications Symposium, od s. 58-67, 10 s. 2013.
Nakladatel ACM
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání paměťový nosič (CD, DVD, flash disk)
Kód RIV RIV/00216224:14330/13:00065734
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-4503-2025-2
Doi http://dx.doi.org/10.1145/2513591.2513651
Klíčová slova anglicky Automatic image annotation; classication; content-based search; hierarchical approach
Štítky DISA, firank_B
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 5. 3. 2018 20:29.
Anotace
Unprecedented amounts of digital data are becoming available nowadays, but frequently the data lack some semantic information necessary to effectively organize these resources. For images in particular, textual annotations that represent the semantics are highly desirable. Only a small percentage of images is created with reliable annotations, therefore a lot of effort is being invested into automatic image annotation. In this paper, we address the annotation problem from a general perspective and introduce a new annotation model that is applicable to many text assignment problems. We also provide experimental results from several implemented instances of our model.
Návaznosti
GBP103/12/G084, projekt VaVNázev: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
Investor: Grantová agentura ČR, Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
VF20102014004, projekt VaVNázev: Multimediální analýza (Akronym: Multimediální analýza)
Investor: Ministerstvo vnitra ČR, Multimediální analýza
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 23:01