A WWW Images Automatic Annotation Based On Multi-cues Integration

멀티-큐 통합을 기반으로 WWW 영상의 자동 주석

As the rapid development of the Internet, the embedded images in HTML web pages nowadays become predominant. For its amazing function in describing the content and attracting attention, images become substantially important in web pages. All these images consist a considerable database. What's more, the semantic meanings of images are well presented by the surrounding text and links. But only a small minority of these images have precise assigned keyphrases. and manually assigning keyphrases to existing images is very laborious. Therefore it is highly desirable to automate the keyphrases extraction process. In this paper, we first introduce WWW image annotation methods, based on low level features, page tags, overall word frequency and local word frequency. Then we put forward our method of multi-cues integration image annotation. Also, show multi-cue image annotation method is more superior than other method through an experiment.

인터넷의 빠른 발전으로 현재 HTML 웹 페이지에 내장된 영상들은 눈에 띄게 두드러졌다. 내용을 묘사하고 주의를 끄는 놀랄만한 함수 때문에 영상들은 웹 페이지에서 사실상 중요하게 되었다. 모든 영상들은 가공할 만한 데이터베이스로 구성되어있다. 게다가. 영상들의 의미론적인 의미도 주변의 텍스트나 링크에 의해 잘 표현된다. 하지만 이들 영상의 소수들이 주요 구에 정확히 할당되고 주요 구들을 현재의 영상에 수작업으로 할당하는 것은 매우 어렵다. 따라서 주요 구들을 추출하는 절차의 자동화는 매우 바람직하다. 본 논문에서는 먼저 저수준 특징, 페이지 태그, 전체적인 단어 빈도수와 지역적 단어 빈도수를 기반으로 한 WWW 영상 주석 방법을 소개한다. 그리고 멀티-큐 통합영상 주석 방법을 전개해 나간다. 또한 실험을 통하여 멀티-큐 영상 주석 방법이 다른 방법보다 우수함을 보여준다.