ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Automatic Object Identificatio...>الوصف

Automatic Object Identification in an Annotated Image using Latent Semantic Analysis

العنوان بلغة أخرى: تعريف الكيانات أوتوماتكيا في الصورة الموصوفة باستخدام حوارزمية LSA
المصدر: مجلة المنصور
الناشر: كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي: Abass, Haithem Kareem (Author)
المجلد/العدد: ع21
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2014
الصفحات: 103 - 120
DOI: 10.36541/0231-000-021-009
ISSN: 1819-6489
رقم MD: 625543
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
الخوارزميات | الصور الرقمية | الإنسان | تخزين و استرجاع المعلومات | الانترنت
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تعريف الكيانات في صورة هي عملية ربط المساحات البصرية بما يقابلها من مفاهيم معروفة للإنسان، هذه العملية حيوية جدا لتوحيد عملية فهم الصورة بين الماكنة والإنسان، حيث أن الصور في الأنترنيت يتم استرجاعها عن طريق استعلام معتمد على اللغات الطبيعية حيث أن محركات البحث تنفذ عملية المطابقة النصية للنصوص المرافقة للصور في عملية الاسترجاع. أن محركات البحث الحالية تنتج الكثير من الفوضى في الاستجابة لطلب المستخدم وذلك بسبب طبيعة عملية مطابقة النصوص مما ينتج عنه الكثير من النتائج الغير مطلوبة. في هذا البحث تم عرض نموذج جديد لعملية تعريف المكونات التي تكون الصورة وربط هذه المكونات مع مفردات توصيف الصورة، هذا الربط تم من خلال استخدام خوارزمية LSA والتي عند استخدامها تم الحصول على فوائد أخرى ثانوية تتمثل في إزالة الكلمات الفائضة من التوصيف. تم اخذ حالة حقيقية للتحقق من الفرضيات المطروحة في هذا البحث حيث أثبتت الحسابات والنتائج صحة هذه الفرضيات.

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.
وصف العنصر: أصل المقال منشور باللغة الإنجليزية
ISSN: 1819-6489

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.