Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Content-based annotation and classification framework: a general multi-purpose approach

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F13%3A00065734" target="_blank" >RIV/00216224:14330/13:00065734 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1145/2513591.2513651" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1145/2513591.2513651</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1145/2513591.2513651" target="_blank" >10.1145/2513591.2513651</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Content-based annotation and classification framework: a general multi-purpose approach

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Unprecedented amounts of digital data are becoming available nowadays, but frequently the data lack some semantic information necessary to effectively organize these resources. For images in particular, textual annotations that represent the semantics are highly desirable. Only a small percentage of images is created with reliable annotations, therefore a lot of effort is being invested into automatic image annotation. In this paper, we address the annotation problem from a general perspective and introduce a new annotation model that is applicable to many text assignment problems. We also provide experimental results from several implemented instances of our model.

  • Název v anglickém jazyce

    Content-based annotation and classification framework: a general multi-purpose approach

  • Popis výsledku anglicky

    Unprecedented amounts of digital data are becoming available nowadays, but frequently the data lack some semantic information necessary to effectively organize these resources. For images in particular, textual annotations that represent the semantics are highly desirable. Only a small percentage of images is created with reliable annotations, therefore a lot of effort is being invested into automatic image annotation. In this paper, we address the annotation problem from a general perspective and introduce a new annotation model that is applicable to many text assignment problems. We also provide experimental results from several implemented instances of our model.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 17th International Database Engineering &amp; Applications Symposium

  • ISBN

    9781450320252

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    58-67

  • Název nakladatele

    ACM

  • Místo vydání

    New York, NY, USA

  • Místo konání akce

    Barcelona, Spain

  • Datum konání akce

    1. 1. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku