Prise en compte de l'imperfection des tags pour la classification sémantique d'images - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2012

Prise en compte de l'imperfection des tags pour la classification sémantique d'images

Résumé

L'annotation d'images consiste à décrire le contenu des images en utilisant un nombre fini de concepts fixés a priori. En pratique, nous utilisons deux modalités pour cela : l'image et les tags utilisateurs qui les accompagnent. Cependant, ces tags sont en général imparfaits et seulement une partie est pertinente vis-à-vis du contenu de l'image. Dans ce papier, nous nous intéressons à la prise en compte de l'imperfection des tags en vue de leur utilisation pour l'amélioration de la performance des systèmes d'annotation. Nous proposons un système de classification multimodale qui prend en compte l'imperfection des tags. L'amélioration de ~8% de classification obtenue sur la base d'images VCDT (Visual Concept detection Task) de la campagne d'évaluation ImageClef2011 montre l'intérêt de cette modélisation
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-00656498 , version 1 (17-01-2012)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00656498 , version 1

Citer

Amel Znaidia, Hervé Le Borgne, Céline Hudelot, Adrian Popescu. Prise en compte de l'imperfection des tags pour la classification sémantique d'images. RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3. ⟨hal-00656498⟩
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