Automatische Bildanmerkung: Verbesserung des visuellen Verständnisses durch automatisiertes Tagging

Von Fouad Sabry

Was ist automatische Bildanmerkung?

Der Vorgang der automatischen Zuweisung von Metadaten zu einem digitalen Bild in Form von Bildunterschriften oder Schlüsselwörtern wird als automatische Bildanmerkung bezeichnet. Dieser Vorgang wird von elektronischen Computersystemen durchgeführt. Die Anwendung von Computer-Vision-Techniken wird in Bildabrufsystemen genutzt, um interessierende Bilder aus einer Datenbank zu organisieren und zu lokalisieren.

Wie Sie davon profitieren

(I) Erkenntnisse und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Automatische Bildanmerkung

Kapitel 2: Informationsbeschaffung

Kapitel 3: Bildabruf

Kapitel 4: Inhaltsbasierter Bildabruf

Kapitel 5: Bag-of-Words-Modell in Computer Vision

Kapitel 6: Objekterkennung

Kapitel 7: Globales Speichernetz

Kapitel 8: Konferenz über Computer Vision und Mustererkennung

Kapitel 9: Ranking lernen

Kapitel 10: Automatische Zielerkennung

(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur automatischen Bildanmerkung.

(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz automatischer Bildanmerkungen in vielen Bereichen.

Für wen dieses Buch ist

Fachleute, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über grundlegende Kenntnisse oder Informationen für jede Art von automatischer Bildanmerkung hinausgehen möchten.

• Sprache: Deutsch
• Herausgeber: Eine Milliarde Sachkundig [German]
• Erscheinungsdatum: 5. Mai 2024

Buchvorschau

Kapitel 1: Automatische Bildannotation

Der Begriff automatische Bildannotation bezieht sich auf den Prozess, bei dem ein Computersystem einem digitalen Bild automatisch Metadaten zuweist, z. B. eine Bildunterschrift oder Schlüsselwörter. Bilder, die von Interesse sind, können mit dieser Anwendung von Computer-Vision-Techniken schnell gefunden und durch Datenbanken sortiert werden.

Diese Technik kann man sich als eine mehrklassige Bildklassifizierung mit einer großen Anzahl von Kategorien vorstellen, die möglicherweise so groß sind wie das Vokabular. Beim Versuch, neue Bilder automatisch mit Anmerkungen zu versehen, verwenden Techniken des maschinellen Lernens in der Regel die Bildanalyse in Form von extrahierten Merkmalsvektoren und den Trainingsanmerkungswörtern. Anschließend wurden maschinelle Übersetzungstechniken entwickelt, um zu versuchen, das Textvokabular mit dem visuellen Vokabular oder den gruppierten Regionen, die als Blobs bekannt sind, zu übersetzen. Zunächst lernten die Methoden die Zusammenhänge zwischen Bildmerkmalen und Trainingsannotationen kennen. Klassifikationsmethoden, Relevanzmodelle und andere verwandte Arbeiten folgten diesen ersten Initiativen.

Die automatische Bildannotation hat gegenüber dem inhaltsbasierten Bildabruf (CBIR) die Oberhand, da sie eine intuitivere Abfrageformulierung ermöglicht. Benutzer von CBIR haben derzeit die Aufgabe, entweder Beispielabfragen zu finden oder nach Bildkonzepten wie Farbe und Textur zu suchen. Einige Aspekte der Bilder, die als Beispiele verwendet werden, können den Benutzer von der Idee ablenken, die er in Betracht ziehen sollte. Das manuelle Kommentieren von Bildern für herkömmliche Bildabrufmethoden, wie sie in Bibliotheken verwendet werden, ist arbeitsintensiv und zeitaufwändig, insbesondere angesichts der Größe und des Wachstums bestehender Bilddatenbanken.

{Ende Kapitel 1}

Kapitel 2: Informationsbeschaffung

In der Informatik und Informationswissenschaft ist Information Retrieval (IR) die Aktion des Auffindens und Auswählens einer Reihe von Ressourcen aus einem Informationssystem, die einen bestimmten Informationsbedarf erfüllen. Für die Suche kann eine inhaltsbasierte Indizierung, wie z. B. die Volltextindizierung, verwendet werden. Die Suche nach Informationen in einem Dokument, die Suche nach Dokumenten, die Suche nach Metadaten, die Daten beschreiben, und die Suche nach Datenbanken mit Texten, Bildern oder Tönen fallen alle unter den Begriff Information Retrieval.

Die Informationsüberflutung kann mit Hilfe automatisierter Informationsabrufsysteme gemildert werden. Der Zugriff auf Bücher, Zeitschriften und andere Dokumente ist nur der Anfang dessen, was ein IR-System für Sie tun kann. Die bekanntesten IR-Anwendungen sind Web-Suchmaschinen.

Wenn ein Benutzer oder Sucher eine Abfrage in das System eingibt, beginnt der Prozess des Abrufens der angeforderten Informationen. Abfragen sind strukturierte Ausdrücke von Informationsbedürfnissen, wie z. B. Suchbegriffe in Online-Suchmaschinen. Beim Informationsabruf führt eine Abfrage nicht immer zu einem eindeutig identifizierten Element. Es ist wahrscheinlicher, dass mehrere Objekte mit der Abfrage übereinstimmen, obwohl ihre relative Wichtigkeit variieren kann.

Der Begriff Objekt bezieht sich auf alles, was als Datensatz in einem Datenspeicher gefunden werden kann. Die Datenbank wird verwendet, um Benutzeranfragen zu beantworten. Ergebnisse, die beim Abrufen von Informationen zurückgegeben werden, können im Gegensatz zu herkömmlichen SQL-Abfragen einer Datenbank mit der Abfrage übereinstimmen oder auch nicht, sodass die Ergebnisse in der Regel in eine Rangfolge gebracht werden. Die Information Retrieval-Suche unterscheidet sich erheblich von der Datenbanksuche, da die Ergebnisse in eine Rangfolge gebracht werden. Anstatt die eigentlichen Dokumente selbst zu speichern, verwendet ein IR-System häufig Dokumentsurrogate oder Metadaten, um die Dokumente darzustellen.

In den meisten Fällen weisen IR-Systeme jedem Objekt in der Datenbank eine numerische Punktzahl zu, je nachdem, wie genau es mit der Abfrage übereinstimmt. Dem Benutzer werden dann die am höchsten bewerteten Elemente angezeigt. Es ist möglich, diesen