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Combinaison d'information visuelle, conceptuelle, et contextuelle pour la construction automatique de hierarchies semantiques adaptees a l'annotation d'images
This paper proposes a new methodology to automatically build semantic
hierarchies suitable for image annotation and classification. The building of
the hierarchy is based on a new measure of semantic similarity. The proposed
measure incorporates several sources of information: visual, conceptual and
contextual as we defined in this paper. The aim is to provide a measure that
best represents image semantics. We then propose rules based on this measure,
for the building of the final hierarchy, and which explicitly encode
hierarchical relationships between different concepts. Therefore, the built
hierarchy is used in a semantic hierarchical classification framework for image
annotation. Our experiments and results show that the hierarchy built improves
classification results.
Ce papier propose une nouvelle methode pour la construction automatique de
hierarchies semantiques adaptees a la classification et a l'annotation
d'images. La construction de la hierarchie est basee sur une nouvelle mesure de
similarite semantique qui integre plusieurs sources d'informations: visuelle,
conceptuelle et contextuelle que nous definissons dans ce papier. L'objectif
est de fournir une mesure qui est plus proche de la semantique des images. Nous
proposons ensuite des regles, basees sur cette mesure, pour la construction de
la hierarchie finale qui encode explicitement les relations hierarchiques entre
les differents concepts. La hierarchie construite est ensuite utilisee dans un
cadre de classification semantique hierarchique d'images en concepts visuels.
Nos experiences et resultats montrent que la hierarchie construite permet
d'ameliorer les resultats de la classification.Comment: RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle)
Lyon, France pg. 462-469. 9 page