Kernel-Based Multiview Joint Sparse Coding for Image Annotation

It remains a challenging task for automatic image annotation problem due to the semantic gap between visual features and semantic concepts. To reduce the gap, this paper puts forward a kernel-based multiview joint sparse coding (KMVJSC) framework for image annotation. In KMVJSC, different visual fea...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Mathematical problems in engineering Ročník 2017; číslo 2017; s. 1 - 11
Hlavní autoři:	Zang, Miao, Zhang, Yongmei, Xu, Huimin
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Cairo, Egypt Hindawi Publishing Corporation 01.01.2017 Hindawi John Wiley & Sons, Inc
Témata:	Algorithms Annotations Classification Coding Colleges & universities Greedy algorithms Hardware reviews Image annotation Image coding Image retrieval Kernels Labels Learning Mathematical problems Methods Optimization Parameter estimation Semantics Singular value decomposition Sparsity Visual discrimination Visual tasks
ISSN:	1024-123X, 1563-5147
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!