D 2015

Search-based image annotation: Extracting semantics from similar images

BUDÍKOVÁ, Petra, Michal BATKO, Jan BOTOREK a Pavel ZEZULA

Základní údaje

Originální název

Search-based image annotation: Extracting semantics from similar images

Autoři

BUDÍKOVÁ, Petra (203 Česká republika, garant, domácí), Michal BATKO (203 Česká republika, domácí), Jan BOTOREK (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Toulouse, France, Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction - 6th International Conference of the CLEF Association, CLEF 2015, od s. 327-339, 13 s. 2015

Nakladatel

Springer

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Kód RIV

RIV/00216224:14330/15:00081488

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-319-24026-8

ISSN

UT WoS

000364677800039

Klíčová slova anglicky

image annotation; similarity search; evaluation

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 28. 4. 2016 15:34, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

The importance of automatic image annotation as a tool for handling large amounts of image data has been recognized for several decades. However, working tools have long been limited to narrow-domain problems with a few target classes for which precise models could be trained. With the advance of similarity searching, it now becomes possible to employ a different approach: extracting information from large amounts of noisy web data. However, several issues need to be resolved, including the acquisition of a suitable knowledge base, choosing a suitable visual content descriptor, implementation of effective and efficient similarity search engine, and extraction of semantics from similar images. In this paper, we address these challenges and present a working annotation system based on the search-based paradigm, which achieved good results in the 2014 ImageCLEF Scalable Concept Image Annotation challenge.

Návaznosti

GBP103/12/G084, projekt VaV
Název: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
Investor: Grantová agentura ČR, Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu