Automatic object identification in an annotated image using latent semantic analysis
Other Title(s)
تعريف الكيانات أوتوماتكيا في الصورة الموصوفة باستخدام خوازمية LSA
Author
Source
Issue
Vol. 2014, Issue 21 (30 Jun. 2014), pp.103-120, 18 p.
Publisher
Publication Date
2014-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
18
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Abstract AR
تعریف الكیانات في صورة ھي عملیة ربط المساحات البصریة بما یقابلھا من مفاهيم معروفة للإنسان، هذه العملیة حیویة جدا لتوحید عملیة فھم الصورة بین الماكنة و الإنسان، حیث أن الصور في الإنترنیت یتم استرجاعھا عن طریق استعلام معتمد على اللغات الطبیعیة حیث أن محركات البحث تنفذ عملیة المطابقة النصیة للنصوص المرافقة للصور في عملیة الاسترجاع. إن محركات البحث الحالیة تنتج الكثیر من الفوضى في الاستجابة لطلب المستخدم و ذلك بسبب طبیعة عملیة مطابقة النصوص مما ینتج عنه الكثیر من النتائج الغیر مطلوبة. في ھذا البحث تم عرض نموذج جدید لعملیة تعریف المكونات التي تكون الصورة و ربط هذه المكونات مع مفردات توصیف الصورة، ھذا الربط تم من خلال استخدام خوارزمیة LSA و التي عند استخدامھا تم الحصول على فوائد اخرى ثانویة تتمثل في إزالة الكلمات الفائضة من التوصیف. تم أخذ حالة حقیقیة للتحقق من الفرضیات المطروحة في ھذا البحث حیث أثبتت الحسابات و النتائج صحة هذه الفرضیات.
Abstract EN
Object identification is the process of mapping visual areas within an image to human been concepts, this is a vital approach to unify image understanding between machines and human.
Anyway, images in the Internet are retrieved using natural language query where search engines implement text match to the textual description attached to images.
Current image retrieval engines produce huge disturbance in fulfilling user query due to the nature of text matching technique where many un-wanted results are obtained.
In this paper a new model is presented primarily to automatically identify objects composing an image and map identified objects to attached annotations; this is implemented in this paper by using LSA (Latent Semantic Analysis).
This approach has lead to secondary revenue where annotations have been de-noised from an-wanted words.
A real case study has been taken to verify the hypothesis of this paper and resultant calculations approved the approach.
American Psychological Association (APA)
Abbas, Haytham Karim. 2014. Automatic object identification in an annotated image using latent semantic analysis. al-Mansour،Vol. 2014, no. 21, pp.103-120.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-385849
Modern Language Association (MLA)
Abbas, Haytham Karim. Automatic object identification in an annotated image using latent semantic analysis. al-Mansour No. 21 (2014), pp.103-120.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-385849
American Medical Association (AMA)
Abbas, Haytham Karim. Automatic object identification in an annotated image using latent semantic analysis. al-Mansour. 2014. Vol. 2014, no. 21, pp.103-120.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-385849
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 119
Record ID
BIM-385849