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POCS-Based Annotation Method Using Kernel PCA for Semantic Image Retrieval Méthode d'annotation basée sur POCS utilisant Kernel PCA pour la récupération d'images sémantiques

Takahiro OGAWA, Miki HASEYAMA

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Résumé:

Une méthode d'annotation basée sur la projection sur des ensembles convexes (POCS) pour la récupération d'images sémantiques est présentée dans cet article. En utilisant des images de base de données préalablement annotées par des mots-clés, la méthode proposée estime les caractéristiques sémantiques inconnues d'une image de requête à partir de ses caractéristiques visuelles connues, sur la base d'un algorithme POCS, qui comprend deux nouvelles approches. Premièrement, la méthode proposée attribue sémantiquement aux images de la base de données certains clusters et introduit un espace propre non linéaire de caractéristiques visuelles et sémantiques dans chaque cluster dans la contrainte de l'algorithme POCS. Cette approche fournit avec précision des caractéristiques sémantiques pour chaque cluster en utilisant ses caractéristiques visuelles au sens des moindres carrés. De plus, la méthode proposée surveille l'erreur convergente par l'algorithme POCS afin de sélectionner le cluster optimal incluant l'image de requête. En introduisant les deux approches ci-dessus dans l'algorithme POCS, les caractéristiques sémantiques inconnues de l'image de requête sont estimées avec succès à partir de ses caractéristiques visuelles connues. Par conséquent, des images similaires peuvent être facilement récupérées à partir de la base de données sur la base des caractéristiques sémantiques obtenues. Les résultats expérimentaux vérifient l'efficacité de la méthode proposée pour la récupération d'images sémantiques.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E91-A No.8 pp.1915-1923
Date de publication
2008/08/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1093/ietfec/e91-a.8.1915
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Signal Processing)
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