In previous work we have described a multimedia system, MAVIS 2, supporting content and concept based retrieval and navigation. A central component of the system is a multimedia thesaurus in which media content is associated with appropriate concepts in a semantic layer. A major challenge is identifying and constructing these associations in a particular application without requiring a huge amount of manual effort. In this paper we propose a two phase approach to the problem. In the first phase, latent semantic analysis is used to associate metadata available for some media objects with concept class descriptions. This facilitate automatic associations to be made with the concept layer of the those media objects. In the second phase, media content matching is used to classify media objects without metadata through their similarity to media objects classified in phase 1.
在先前的工作中,我们描述了一个多媒体系统MAVIS 2,该系统支持基于内容和概念的检索和导航。系统的中心组件是多媒体同义词库,其中媒体内容与语义层中的适当概念相关联。一个主要的挑战是在不需要大量人工的情况下,在特定的应用程序中识别和构建这些关联。在本文中,我们提出了一种针对该问题的两阶段方法。在第一阶段,使用潜在语义分析将可用于某些媒体对象的元数据与概念类描述相关联。这有助于与那些媒体对象的概念层进行自动关联。在第二阶段,媒体内容匹配用于通过与阶段1中分类的媒体对象的相似性来对没有元数据的媒体对象进行分类。 P>
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