Image annotation using a semi-supervised spectral clustering algorithm

Author(s):

Mrs Negar Sadeghzadeh * , Dr Mahboubeh Shamsi , Dr Abdolreza Rasouli Kenari

Message:
Abstract:
Due to the growth of digital images require efficient methods to annotate the images is sense. In this paper, a semi-supervised spectral clustering with relevance feedback is used to annotate digital photos which is overcome the local minima problem on clustering methods by using some labeled information given by users. Performance of the proposed method is tested on Corel 5K dataset and the results demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed method compared with other clustering methods.
Keywords:

Image Annotation , Semi , supervised learning , Semi , supervised spectral clustering , Relevance feedback

Language:
Persian
Published:
Soft Computing Journal, Volume:3 Issue: 1, 2014
Pages:
20 to 35
magiran.com/p1377639  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
اطلاعات بیشتر
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!
More information