v
play

V V ISUAL ISUAL G RAPH RAPH M M ODELING AND R R ETRIEVAL ODELING AND - PowerPoint PPT Presentation

V V ISUAL ISUAL G RAPH RAPH M M ODELING AND R R ETRIEVAL ODELING AND ETRIEVAL A L A L ANGUAGE ANGUAGE M M ODEL ODEL A A PPROACH PPROACH FOR S CENE CENE R R ECOGNITION FOR ECOGNITION PHAM PHAM T PHAM T PHAM T RONG T RONG RONG RONG


  1. V V ISUAL ISUAL G RAPH RAPH M M ODELING AND R R ETRIEVAL ODELING AND ETRIEVAL A L A L ANGUAGE ANGUAGE M M ODEL ODEL A A PPROACH PPROACH FOR S CENE CENE R R ECOGNITION FOR ECOGNITION PHAM PHAM T PHAM T PHAM T RONG T RONG RONG � RONG � �T �T T ÔN T ÔN ÔN ÔN MRIM T EAM & IPAL LAB ���������������� ������ �������� ��������������� #�(�� )*�+!�," ��-(��#������ ��������� ��!" ������������ .(�/(�#��$��#��� 0�))*,"��-(��#������ �##$!%�� �& ��'#$���������� 1�#������"--*,,&,��"2(���(�����

  2. ' *,0"�0 �� '*,0",0 $ )�."� & �+" -"0-&"3�� � Goal � ����������(������������(��#�� � &�����(��#��#4���(��(�� ��4#��(��#� � 1(���(�������(������(��� �(�������(��#����� � Thesis focus � +�(��$�(������(����#������ � +�(����(�����������#� � Applications � *���##�����������#�����#� � &��##���#�#���#�(��5(��#� 2

  3. � ��-*�'! *3"-3&"6 Query graph Document Graph graph model model matching Image ranking 3

  4. * �0�&," �(���& �(���&& �(���&&& �(���&3 3���(����(��� 3���(����(��� 3���(����(��� 3���(����(��� ������(��#�� '#������#� ����2��� ������/(� 4

  5. � �-0 &��3 &.��� +-��! &,�"�&,+ �(���& �(���&& �(���&&& �(���&3 3���(����(��� 3���(����(��� 3���(����(�� 3���(����(�� ������(��#�� '#������#� ����2��� ������/(� �7 .�(���#4�����(�� �7 3���(����(�������2��� 5

  6. Part I: Visual graph indexing 9��7�.�(���#4�����(�� ��0&��" & �+" �*&,0 *1 3&"6. � ��44������%(���#4���(������#��#����#��������#���������(��#�8� ������(�����#����8�����������#�����������#�� � ��44������/���(��4�(�������2��(�������#�#�8�����8��#�(����/(��(��� 4�(������ ������������ �������� ����� +�����(�����#���� -���#���������(��#� &���������#��� 6

  7. Part I: Visual graph indexing 9��7�.�(���#4�����(�� 3 "'0*- $ )�."� & �+" -"�-".",0�0&*, � &��������4�#����2��������/(���#�(�� &�(�� )(��#4�/���(��%#��� :������� :��(����#���������� :��(����#���������� :����#����44������� $ 4�(�����������(��#� $ ��(����/���#�� $ �(�;�#4���(��(����4#��(��#� �������� �������� ����� 7

  8. Part I: Visual graph indexing 9��7�.�(���#4�����(�� . 0-�'0�-"� & �+" -"�-".",0�0&*, � '*,0 7� � ����$���#����#������(�����(����(������������ ���(������������� +���������#�# ���������������� :�(��#�(������#�;��(�����#���� :���<�����������#����(��#� $ �#�$%���������#����(������;� 8

  9. Part I: Visual graph indexing 9��7�.�(���#4�����(�� . 0-�'0�-"� & �+" -"�-".",0�0&*, � '*,0 7� � 1#��������(�(����(���4�#�������#������������#�� ,(���(������� ��(�(����(�� � ������!� ��"�������#� :�(��#�(������(����������(��#� $ �#�$%���������#����(������;� 9

  10. Part I: Visual graph indexing 9��7�.�(���#4�����(�� * �- �-*�*.�� �� 3&.��� +-��! *�"�&,+ � �� visual graph ��(���#��������#��� visual concepts, spatial relations (�������� weights/probabilities ����2��� ������/(� top of 8��7? left of 8��7@ �;� �������� �7? �7=� top of 8��7� top of 8��7= left of 8��7> ��(��� �7� 10

  11. Part I: Visual graph indexing 9��7�3���(����(�������2��� 3 &.��� +-��! &,�"�&,+ .'!" " 11

  12. Part I: Visual graph indexing 9��7�3���(����(�������2��� 3 &.��� +-��! &,�"�&,+ .'!" " 12

  13. Part I: Visual graph indexing 9��7�3���(����(�������2��� & �+" �-*'"..&,+ &�(������#��#����#� 1�(������2��(���#� '#�#������#��(� � "��������#��(� ����� ������� ����� � .&10 A ��������#��� ���$��%&&&� � �������������� ����������������� �������������� A .&10��.�(���&�/(��(���1�(�����0�(��4#�� 13

  14. Part I: Visual graph indexing 9��7�3���(����(�������2��� 3 &.��� +-��! &,�"�&,+ .'!" " 14

  15. Part I: Visual graph indexing 9��7�3���(����(�������2��� 3 &.��� '*,'"�0 �"�-,&,+ �������/�������(������%���� k�means clustering � k ���������#4�����������/���(���#������� � *���/���(���#���������� � � 4#���(���4�(����� �� ∈ ∈ � ∈ ∈ � visual concepts c 1 '��������� c 2 c 3 B F C�D'#�#�8�"���8�.&10E 3���(���#���������� C f 15

  16. Part I: Visual graph indexing 9��7�3���(����(�������2��� 3 &.��� +-��! &,�"�&,+ .'!" " 16

  17. Part I: Visual graph indexing 9��7�3���(����(�������2��� 3 &.��� +-��! '*,.0-�'0&*, � 1#���(�����(��� I � � "2��(���#��#4� weighted concept set �� � � 4#���(���/���(��4�(����� f � "2��(���#��#4� weighted relation set �� � � ���%�����%#��#������ ����� WC I f (��� WC I f’ 4#���(����(���������(��#�� l � ����($���(��#��� WC I f = WC I f’ � �����$���(��#��� WC I f ≠ WC I f’ left_of top_of co�occurrence &���($���(��#� &����$���(��#� 17

  18. Part I: Visual graph indexing 9��7�3���(����(�������2��� 3 &.��� +-��! '*,.0-�'0&*, � '*,0 7� � 1#� (� ��(�� �#������#� C � .���#4�%���������#����������� S WC = ∪ WC f ∪ � .���#4�%�����������(��#������� S WE = ∪ WE l = ∪ WE S � 1#��(����(��� I � .���#4�%���������#������������ WC = ∪ WC f S I I � .���#4�%�����������(��#�������� WE = ∪ WE l S I I 18 18

Download Presentation
Download Policy: The content available on the website is offered to you 'AS IS' for your personal information and use only. It cannot be commercialized, licensed, or distributed on other websites without prior consent from the author. To download a presentation, simply click this link. If you encounter any difficulties during the download process, it's possible that the publisher has removed the file from their server.

Recommend


More recommend