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Effective and Efficient Multi-Facet web Image Annotation

Journal of Computer Science & Technology 2012年第3期27卷 541-553页

作者：陈佳朱一和王昊奋晋薇俞勇 Department of Computer Science and Engineering Shanghai Jiao Tong University Department of Computer Science North Dakota State University1340 Administration Ave.FargoND 58102U.S.A.

The vast amount of images available on the web request for an effective and efficient search service to help users find relevant images. The prevalent way is to provide a keyword interface for users to submit queries. However, the amount of images without any tags or annotations are beyond the reach of manual efforts. To overcome this, automatic image annotation techniques emerge, which are generally a process of selecting a suitable set of tags for a given image without user intervention. However, there are three main challenges with respect to web-scale image annotation： scalability, noise- resistance and diversity. Scalability has a twofold meaning： first an automatic image annotation system should be scalable with respect to billions of images on the web; second it should be able to automatically identify several relevant tags among a huge tag set for a given image within seconds or even faster. Noise-resistance means that the system should be robust enough against typos and ambiguous terms used in tags. Diversity represents that image content may include both scenes and objects, which are further described by multiple different image features constituting different facets in annotation. In this paper, we propose a unified framework to tackle the above three challenges for automatic web image annotation. It mainly involves two components： tag candidate retrieval and multi-facet annotation. In the former content-based indexing and concept-based eodebook are leveraged to solve scalability and noise-resistance issues. In the latter the joint feature map has been designed to describe different facets of tags in annotations and the relations between these facets. Tag graph is adopted to represent tags in the entire annotation and the structured learning technique is employed to construct a learning model on top of the tag graph based on the generated joint feature map. Millions of images from Flickr are used in our evaluation. Experimental results show that we have a

关键词： image annotation multi-facet web-scale

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论智慧城市建设中的档案工作创新

引用

档案 2015年第7期 15-18页

作者：吕颜冰上海大学图情档系

智慧城市的关键领域智慧治理、智慧经济、智慧服务的实现,要求各类组织与行业间进行开放式创新。档案工作的开放性和创新性培育已进入新常态时期,这就要求通过技术创新和文化创新,特别是扩大云技术在档案工作中的试点与推广,建立开放数... 详细信息

智慧城市的关键领域智慧治理、智慧经济、智慧服务的实现,要求各类组织与行业间进行开放式创新。档案工作的开放性和创新性培育已进入新常态时期,这就要求通过技术创新和文化创新,特别是扩大云技术在档案工作中的试点与推广,建立开放数据文化,最终推动社会参与档案治理,实现档案资源公开化与档案服务云端化。

关键词：智慧城市档案工作 web-scale IT 开放数据智慧档案馆

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