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MR-MIL: Manifold Ranking Based Multiple-Instance Learning for Automatic Image Annotation MR-MIL: 자동 이미지 주석을 위한 매니폴드 순위 기반 다중 인스턴스 학습

Yufeng ZHAO, Yao ZHAO, Zhenfeng ZHU, Jeng-Shyang PAN

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요약 :

다중 인스턴스 학습(MIL)을 기반으로 하는 새로운 자동 이미지 주석(AIA) 방식이 제안되었습니다. 주어진 개념에 대해 포지티브 백(즉, 이미지)에 포함된 포지티브 인스턴스(즉, 이미지의 영역)를 효과적으로 마이닝하기 위해 MIL(MR-MIL이라고 함)에 매니폴드 순위(MR)가 먼저 사용됩니다. 마이닝된 긍정적인 인스턴스를 사용하면 SVM 분류기의 확률적 출력을 통해 개념의 의미 모델이 구축됩니다. 실험 결과는 지역 수준에서 높은 주석 정확도를 달성할 수 있음을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E91-A No.10 pp.3088-3089
발행일
2008/10/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1093/ietfec/e91-a.10.3088
원고의 종류
LETTER
범주
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