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Twitter Photo Geo-Localization Using Both Textual and Visual Features

机译:同时使用文字和视觉功能的Twitter照片地理定位

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摘要

In this paper, we propose a method to add geotags to Twitter photos which have no geotags. Our objective is localizing a Twitter photo using both textual features and visual features. For localization from texts, we use GeoNLP which estimates location from location names and location-dependent named entity. For localization from visual features, we use image search for a geotagged photo database. As visual features, we use local features and deep neural features and compare them. In the experiments, combining texts and deep neural feature based image search achieved the best results.
机译:在本文中,我们提出了一种将地理标签添加到没有地理标签的Twitter照片的方法。我们的目标是使用文本功能和视觉功能对Twitter照片进行本地化。对于文本的本地化,我们使用GeoNLP,它根据位置名称和与位置相关的命名实体来估计位置。为了从视觉特征进行本地化,我们使用图像搜索来查找带有地理标签的照片数据库。作为视觉特征,我们使用局部特征和深层神经特征进行比较。在实验中,结合文本和基于深度神经特征的图像搜索获得了最佳结果。

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