检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]武汉大学信息管理学院,湖北武汉430072 [2]华中师范大学信息管理学院,湖北武汉430079
出 处:《情报理论与实践》2015年第3期122-127,共6页Information Studies:Theory & Application
基 金:国家自然科学基金面上项目"图像信息资源可视化协同语义标注及实现研究"(项目编号:71273195);教育部留学回国人员科研启动基金项目"多模式可视化图像标注模型研究"(教外司留(2013)1792号)的成果之一
摘 要:通过实验采集用户的图像标注结果,对3种图像语义标注模式——基于标签打分的图像标注模式、单标签下基于图像比较的标注模式以及多标签下基于图像比较的标注模式的标注效果进行对比研究。研究发现:1基于标签打分的图像标注模式和单标签下基于图像比较的标注模式能够帮助用户对图像各标签的语义强度进行有效标注;2多标签下基于图像比较的标注模式可以帮助用户对图像各标签语义强度的比例关系进行有效标注;3标注界面中是否同时显示图像的所有标签,可能影响到用户对图像在各标签上语义强度比例关系的判断。Based on the image annotation results of users in the experiment,this paper compares the annotation effectiveness of 3 semantic image annotation models,including image annotation model based on label-scoring,single-label annotation model based on image comparison and multi-label annotation model based on image comparison. The study shows that: 1both image annotation model based on label-scoring and single-label annotation model based on image comparison can help users annotate the semantic intensity of each image label effectively; 2multi-label annotation model based on image comparison can help users annotate the proportion of semantic intensity of each image label effectively; 3whether or not displaying all labels of image on the annotation interface may affect user's judgment on the proportion of semantic intensity of each image label.
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