Automatic Image Annotation using two-level Visual and Semantic Clustering
Author(s):
Abstract:
Automatic image annotation refers to automatically assignment of textual labels according to visual content of images. Althoughin the last decade great deal of research has been done in this area, Butbecause of numerous labels and semantic gap between the labels and the low-levelvisualfeatures, the accuracy and efficiency of these systems is reduced. In this study, an annotation method is proposed using two-level clustering based on featureswhich are reduced with genetic algorithm and as well as semantics. Clustering makes visual similar images and also semantic related images be placed next toeach otherandbe annotated. This leads to fast annotation and also has an acceptable performance for an annotation system. To evaluate the proposed method, two well-known datasets, Corel5k and IAPR TC-12 are selected. The results show acceptable performance of the proposed method in comparison with other methods.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Machine Vision and Image Processing, Volume:2 Issue: 1, 2015
Pages:
57 to 74
magiran.com/p1544959
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!
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!