Αυτόματη εύρεση ground-truth εικόνων για την εκπαίδευσ ταξινομητών:
Creators: name: Τσιρέλης, Τριαντάφυλλος Θεοδοσίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2010
Subjects: Σώμα αληθείας
Εικόνες
Ετικέτες
Ground-truth
Images
Tags

description: Οι ψηφιακές εικόνες είναι μέρος της καθημερινής ζωής μας και έχουν γίνει ευπρόσιτες με την τεράστια πρόοδο της ψηφιακής φωτογραφίας, του διαδικτύου και της αποθήκευσης δεδομένων. Η καθημερινή χρήση πολυμέσων σε συνδυασμό με την εκθετική αύξηση τους έχει καταστήσει την διαχείριση και την ανάκτηση εικόνων αναγκαία. Η ταξινόμηση εικόνων είναι ένα βήμα προς αυτήν την κατεύθυνση. Η αυτόματη παραγωγή σώματος αληθείας είναι σημαντική σε περιπτώσεις όπου η εκπαίδευση ταξινομητών είναι προϋπόθεση. Στην παρούσα διπλωματική περιγράφουμε ένα σύστημα αυτόματης εύρεσης εικόνων αληθείας. Το σύστημα ταξινομεί ένα σύνολο 269.648 εικόνων του Flickr με βάση τη σχετικότητά τους με κάποια δεδομένη έννοια. Ο στόχος του συστήματος είναι η ανάκτηση ενός ικανοποιητικού αριθμού εικόνων που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση επιβλεπόμενων ταξινομητών. Υπολογίζεται η σημασιολογική ομοιότητα ανάμεσα στις ετικέτες που περιγράφουν μια εικόνα και σε μια δεδομένη έννοια και χρησιμοποιείται ως ένα μέτρο σχετικότητας μεταξύ της εικόνας και της έννοιας. Οι εικόνες ταξινομούνται σε λίστες με σειρά σχετικότητας με βάση αυτό το μέτρο. Το σύστημα αποτελείται από μέρη προεπεξεργασίας δεδομένων, εύρεσης συνωνύμων, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και υπολογισμούς σημασιολογικής ομοιότητας λέξεων. Πειράματα σχετικά με την αξιολόγηση του συστήματος και την αποτελεσματική εκπαίδευση ενός SVM ταξινομητή έλαβαν χώρα. Τα πειράματα δείχνουν ότι το σύστημα είναι αποτελεσματικό και ότι η εκπαίδευση ταξινομητών βασισμένη στην προσέγγισή μας μπορεί να είναι αποδοτική.
description: Digital images are part of our everyday life and have become more easily accessible following the rapid advances in digital photography, networking and storage technologies. The everyday usage of this multimedia content in combination with its exponential growth have made efficient image management and retrieval a necessity. Image classification is a step towards this direction. Automatic retrieval of ground-truth is very important in cases where the training of classifiers is a requirement. In this paper a system for automatic generation of ground-truth images is described. The system classifies a dataset of 269,648 tagged images from Flickr based on their relevancy to a given concept. The goal of the system is the efficient retrieval of a sufficient number of images that can be used for the training of supervised classifiers. The semantic similarity between the tags that describe an image and the given concept is calculated and used as a relevancy metric between the image and the concept. The images are classified in ranked lists based on this relevancy metric. The system is comprised of parts for data pre-processing, synonym retrieval, Natural Language Processing and corpus-based semantic similarity calculations. Experiments were conducted concerning the evaluation of the classification results and the effective training of an SVM classifier. The experimental results indicate that the system is effective and that the training of other classifiers based on our approach can be efficient.