Image Annotation via Reconstitution Graph Learning Model
المؤلفون المشاركون
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
With great developments of computing technologies and data mining methods, image annotation has attracted much attraction in smart agriculture.
However, the semantic gap between labels and images poses great challenges on image annotation in agriculture, due to the label imbalance and difficulties in understanding obscure relationships of images and labels.
In this paper, an image annotation method based on graph learning is proposed to accurately annotate images.
Specifically, inspired by nearest neighbors, the semantic neighbor graph is introduced to generate preannotation, balancing unbalanced labels.
Then, the correlations between labels and images are modeled by the random dot product graph, to deeply mine semantics.
Finally, we perform experiments on two image sets.
The experimental results show that our method is much better than the previous method, which verifies the effectiveness of our model and the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Shi& Wang, Meng& Chen, Xuan. 2020. Image Annotation via Reconstitution Graph Learning Model. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214587
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Shi…[et al.]. Image Annotation via Reconstitution Graph Learning Model. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214587
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Shi& Wang, Meng& Chen, Xuan. Image Annotation via Reconstitution Graph Learning Model. Wireless Communications and Mobile Computing. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214587
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214587
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