Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Кіріспе
Автоматты кескінді аннотациялау (сонымен қатар автоматты кескінді тегтеу немесе лингвистикалық индекстеу деп те аталады) – компьютерлік жүйе цифрлық кескіндіге таңбалау немесе кілт сөздер түрінде метадеректерді автоматты түрде тағайындайтын процесс. Компьютерлік көру техникасының осы қолданылуы кескіндерді іздеу жүйелерінде дерекқорынан қажетті кескіндерді ұйымдастыру және табу үшін пайдаланылады. Бұл әдіс өте көп сандағы сыныптары бар, сөздік көлеміне тең көп сыныпты кескінді жіктеудің бір түрі болып есептеледі. Әдетте, кескінді талдау, ізделген ерекшеліктер векторлары түрінде және оқу аннотациялары машиналық оқыту техникаларын жаңа кескіндерге автоматты түрде аннотацияларды қолдану үшін пайдаланылады. Алғашқы әдістер кескіндік ерекшеліктер мен оқу аннотациялары арасындағы байланысты анықтады, содан кейін машиналық аударманы қолдана отырып, мәтіндік сөздікті «көрнекі сөздікпен» немесе «блобтар» деп аталатын топталған аймақтармен аударуға тырысатын техникалар жасалды. Осы жұмыстардың нәтижесінде сыныптау әдістері, маңыздылық модельдері және тағы да басқалары пайда болды. Автоматты кескінді аннотациялаудың мазмұнға негізделген кескінді іздеуге (CBIR) қарағанда артықшылығы – сұраныстарды пайдаланушы табиғи түрде бере алады. CBIR әдетте (қазіргі уақытта) пайдаланушылардан түс және текстура сияқты кескіндік түсініктер бойынша іздеуді немесе мысал сұраныстарды табуды талап етеді. Мысал кескіндердегі кейбір кескіндік ерекшеліктер пайдаланушының назар аударатын түсінігін жоюы мүмкін. Кескіндерді іздеудің дәстүрлі әдістері, мысалы кітапханаларда қолданылатындары, қолмен аннотацияланған кескіндерге сүйенді, бұл қымбат және уақытты көп алады, әсіресе қазіргі кездегі үлкен және үнемі өсіп келе жатқан кескіндік дерекқорларды ескере отырып.
Automatic image annotation (also known as automatic image tagging or linguistic indexing) is the process by which a computer system automatically assigns metadata in the form of captioning or keywords to a digital image. This application of computer vision techniques is used in image retrieval systems to organize and locate images of interest from a database. This method can be regarded as a type of multi class image classification with a very large number of classes as large as the vocabulary size. Typically, image analysis in the form of extracted feature vectors and the training annotation words are used by machine learning techniques to attempt to automatically apply annotations to new images. The first methods learned the correlations between image features and training annotations, then techniques were developed using machine translation to try to translate the textual vocabulary with the 'visual vocabulary', or clustered regions known as blobs. Work following these efforts have included classification approaches, relevance models and so on. The advantages of automatic image annotation versus content based image retrieval (CBIR) are that queries can be more naturally specified by the user. CBIR generally (at present) requires users to search by image concepts such as color and texture, or finding example queries. Certain image features in example images may override the concept that the user is really focusing on. The traditional methods of image retrieval such as those used by libraries have relied on manually annotated images, which is expensive and time consuming, especially given the large and constantly growing image databases in existence.