![](/images/graphics-bg.png)
Combining Convolutional Neural Network and Markov Random Field for Semantic Image Retrieval
المؤلفون المشاركون
Xu, Haijiao
Huang, Changqin
Huang, Xiaodi
Xu, Chunyan
Huang, Muxiong
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
With the rapidly growing number of images over the Internet, efficient scalable semantic image retrieval becomes increasingly important.
This paper presents a novel approach for semantic image retrieval by combining Convolutional Neural Network (CNN) and Markov Random Field (MRF).
As a key step, image concept detection, that is, automatically recognizing multiple semantic concepts in an unlabeled image, plays an important role in semantic image retrieval.
Unlike previous work that uses single-concept classifiers one by one, we detect semantic multiconcept by using a multiconcept scene classifier.
In other words, our approach takes multiple concepts as a holistic scene for multiconcept scene learning.
Specifically, we first train a CNN as a concept classifier, which further includes two types of classifiers: a single-concept fully connected classifier that is best suited to single-concept detection and a multiconcept scene fully connected classifier that is good for holistic scene detection.
Then we propose an MRF-based late fusion approach that is able to effectively learn the semantic correlation between the single-concept classifier and multiconcept scene classifier.
Finally, the semantic correlation among the subconcepts of images is cought to further improve detection precision.
In order to investigate the feasibility and effectiveness of our proposed approach, we conduct comprehensive experiments on two publicly available image databases.
The results show that our proposed approach outperforms several state-of-the-art approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Haijiao& Huang, Changqin& Huang, Xiaodi& Xu, Chunyan& Huang, Muxiong. 2018. Combining Convolutional Neural Network and Markov Random Field for Semantic Image Retrieval. Advances in Multimedia،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118460
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Haijiao…[et al.]. Combining Convolutional Neural Network and Markov Random Field for Semantic Image Retrieval. Advances in Multimedia No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118460
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Haijiao& Huang, Changqin& Huang, Xiaodi& Xu, Chunyan& Huang, Muxiong. Combining Convolutional Neural Network and Markov Random Field for Semantic Image Retrieval. Advances in Multimedia. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118460
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118460
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)