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Implicit Visual Concept Modeling in Image / Video Annotation

机译:图像/视频注释中的隐式视觉概念建模

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摘要

In this paper a novel approach for automatically annotating image databases is proposed. Despite most current approaches that are just based on spatial content analysis, the proposed method properly combines implicit feedback information and visual concept models for semantically annotating images. Our method can be easily adopted by any multimedia search engine, providing an intelligent way to even annotate completely non-annotated content. The proposed approach currently provides very interesting results in limited-content environments and it is expected to add significant value to billions of non-annotated images existing in the Web. Furthermore expert annotators can gain important knowledge relevant to user new trends, language idioms and styles of searching.
机译:本文提出了一种自动注释图像数据库的新方法。尽管目前大多数方法仅基于空间内容分析,但是所提出的方法正确地将隐式反馈信息和视觉概念模型结合在一起,以对图像进行语义注释。我们的方法可以被任何多媒体搜索引擎轻松采用,提供了一种甚至可以完全注释掉非注释内容的智能方式。所提出的方法当前在内容受限的环境中提供了非常有趣的结果,并且有望为Web中存在的数十亿个非注释图像增加可观的价值。此外,专家注释者可以获得与用户新趋势,语言习语和搜索样式相关的重要知识。

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