論文の概要: Automatic image annotation base on Naive Bayes and Decision Tree
classifiers using MPEG-7
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11222v1
- Date: Wed, 27 Jan 2021 06:27:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-01 19:36:59.185592
- Title: Automatic image annotation base on Naive Bayes and Decision Tree
classifiers using MPEG-7
- Title（参考訳）: MPEG-7を用いたNaive BayesとDecision Tree分類器の自動画像アノテーションベース
- Authors: Jafar Majidpour and Samer Kais Jameel
- Abstract要約: この研究は、画像から特徴を抽出するためにMPEG-7標準を用いている。
実験結果と比較性能評価の結果, ネイブベイズ分類の精度が向上し, 実行時間が短縮された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recently it has become essential to search for and retrieve high-resolution
and efficient images easily due to swift development of digital images, many
present annotation algorithms facing a big challenge which is the variance for
represent the image where high level represent image semantic and low level
illustrate the features, this issue is known as semantic gab. This work has
been used MPEG-7 standard to extract the features from the images, where the
color feature was extracted by using Scalable Color Descriptor (SCD) and Color
Layout Descriptor (CLD), whereas the texture feature was extracted by employing
Edge Histogram Descriptor (EHD), the CLD produced high dimensionality feature
vector therefore it is reduced by Principal Component Analysis (PCA). The
features that have extracted by these three descriptors could be passing to the
classifiers (Naive Bayes and Decision Tree) for training. Finally, they
annotated the query image. In this study TUDarmstadt image bank had been used.
The results of tests and comparative performance evaluation indicated better
precision and executing time of Naive Bayes classification in comparison with
Decision Tree classification.
- Abstract（参考訳）: 近年,デジタル画像の迅速な開発により,高解像度で効率的な画像の検索・検索が不可欠となり,高レベルの画像意味を表現し,低レベルの画像が特徴を表現できるような,大きな課題に直面する多くのアノテーションアルゴリズムが,セマンティック・ギャブ(semantic gab)として知られている。
この作業はMPEG-7標準を使用して画像から特徴を抽出し、色特徴はスケーラブルカラーディスクリプタ(SCD)とカラーレイアウトディスクリプタ(CLD)を使用して抽出されたが、テクスチャ特徴はエッジヒストグラムディスクリプタ(EHD)を使用して抽出されたため、CLDは高次元の特徴ベクトルを生成し、主成分分析(PCA)によって減少した。
これら3つの記述子によって抽出された特徴は、訓練のために分類器(ナイーブベイズと決定木)に渡される。
最後に、クエリ画像をアノテートした。
本研究では,TUDarmstadt画像バンクを用いた。
実験結果と比較性能評価の結果, 決定木分類と比較して, ネイブベイズ分類の精度と実行時間が改善された。
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