Kernel-Based Multiview Joint Sparse Coding for Image Annotation
المؤلفون المشاركون
Zang, Miao
Xu, Huimin
Zhang, Yongmei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
It remains a challenging task for automatic image annotation problem due to the semantic gap between visual features and semantic concepts.
To reduce the gap, this paper puts forward a kernel-based multiview joint sparse coding (KMVJSC) framework for image annotation.
In KMVJSC, different visual features as well as label information are considered as distinct views and are mapped to an implicit kernel space, in which the original nonlinear separable data become linearly separable.
Then, all the views are integrated into a multiview joint sparse coding framework aiming to find a set of optimal sparse representations and discriminative dictionaries adaptively, which can effectively employ the complementary information of different views.
An optimization algorithm is presented by extending K-singular value decomposition (KSVD) and accelerated proximal gradient (APG) algorithms to the kernel multiview framework.
In addition, a label propagation scheme using the sparse reconstruction and weighted greedy label transfer algorithm is also proposed.
Comparative experiments on three datasets have demonstrated the competitiveness of proposed approach compared with other related methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zang, Miao& Xu, Huimin& Zhang, Yongmei. 2017. Kernel-Based Multiview Joint Sparse Coding for Image Annotation. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191465
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zang, Miao…[et al.]. Kernel-Based Multiview Joint Sparse Coding for Image Annotation. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191465
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zang, Miao& Xu, Huimin& Zhang, Yongmei. Kernel-Based Multiview Joint Sparse Coding for Image Annotation. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191465
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191465
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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