Automated image tagging through tag propagation

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Miguel Marinhas da
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/5963
Resumo: Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial Para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática
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spelling Automated image tagging through tag propagationMultimedia annotationMachine learningMultimodal classificationTagsMetadata extractionImageCLEFTrabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial Para obtenção do grau de Mestre em Engenharia InformáticaToday, more and more data is becoming available on the Web. In particular, we have recently witnessed an exponential increase of multimedia content within various content sharing websites. While this content is widely available, great challenges have arisen to effectively search and browse such vast amount of content. A solution to this problem is to annotate information, a task that without computer aid requires a large-scale human effort. The goal of this thesis is to automate the task of annotating multimedia information with machine learning algorithms. We propose the development of a machine learning framework capable of doing automated image annotation in large-scale consumer photos. To this extent a study on state of art algorithms was conducted, which concluded with a baseline implementation of a k-nearest neighbor algorithm. This baseline was used to implement a more advanced algorithm capable of annotating images in the situations with limited training images and a large set of test images – thus, a semi-supervised approach. Further studies were conducted on the feature spaces used to describe images towards a successful integration in the developed framework. We first analyzed the semantic gap between the visual feature spaces and concepts present in an image, and how to avoid or mitigate this gap. Moreover, we examined how users perceive images by performing a statistical analysis of the image tags inserted by users. A linguistic and statistical expansion of image tags was also implemented. The developed framework withstands uneven data distributions that occur in consumer datasets, and scales accordingly, requiring few previously annotated data. The principal mechanism that allows easier scaling is the propagation of information between the annotated data and un-annotated data.Faculdade de Ciências e TecnologiaMagalhães, JoãoRUNSilva, Miguel Marinhas da2011-07-18T13:55:33Z20112011-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/5963enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T03:36:55Zoai:run.unl.pt:10362/5963Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:16:38.842919Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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