Přejít k obsahu


Evaluation of Local Descriptors for Automatic Image Annotation

Citace:
LENC, L. Evaluation of Local Descriptors for Automatic Image Annotation. In Proceedings of the 9th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2017). Setúbal: SciTePress, 2017. s. 527-534. ISBN: 978-989-758-220-2
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Evaluation of Local Descriptors for Automatic Image Annotation
Rok vydání: 2017
Místo konání: Setúbal
Název zdroje: SciTePress
Autoři: Ing. Ladislav Lenc Ph.D. ,
Abstrakt CZ: Článek se zabývá využitím tří lokálních deskriptorů pro automatickou anotaci obrázků (AIA). LBP, POEM a LDP deskriptory jsou často s úspěchem využívány v dalších úlohách, např. automatickém rozpoznávání obličejů. Jejich použití v AIA je ale nepříliš časté. Anotační algoritmus je založen na metodě K nejbližších sousedů (KNN), kde anotace z K nejpodobnějších obrázků v databázi jsou použity pro anotaci testovacího obrázku. V práci je navržen alternativní postup pro přenos anotací na testovaný obrázek. Navržené metody jsou testovány na třech korpusech: Li photography, IAPR-TC12 a ESP. Je ukázáno, že výsledky s použitím zmíněných deskriptorů jsou srovnatelné a v mnoha případech dokonce překonávají běžně používané metody. Navržená metoda pro přenos anotací zvyšuje přesnost i úplnost anotace zejména na databázi IAPR-TC12.
Abstrakt EN: In this paper we aim at evaluation of three local descriptors for the automatic image annotation (AIA) task. LBP, POEM and LDP descriptors are successfully used in many other domains such as face recognition. However, the utilization of them in the AIA field is rather infrequent. The annotation algorithm is based on the K-nearest neighbours (KNN) classifier where labels from K most similar images are ?transferred? to the annotated one. We propose a label transfer method that assigns variable number of labels to each image. It is compared with an existing approach using constant number of labels. The proposed method is evaluated on three image datasets: Li photography, IAPR-TC12 and ESP. We show that the results of the utilized local descriptors are comparable to, and in many cases outperform the texture features usually used in AIA. We also show that the proposed label transfer method can increase the overall system performance especially for the IAPR-TC12 dataset.
Klíčová slova

Zpět

Patička