TY - Jour A2 - Prabhakaran，Balakrishnan Au - Jun，Woogyoung Au - Lee，Yillbyung Au - Jun，Byoung-Min Py - 2014 DA - 2014/12/22 TI - 基于多重型图像分割和对象识别的自动图像标记模型- 857682 VL - 2014年AB - 自互联网技术和移动设备的快速增长以来，图像和视频等多媒体数据在互联网上爆炸地生长。使用正确的标签管理大规模多媒体数据和注释是非常重要的任务。标签和注释不正确，使其难以管理多媒体数据。多媒体数据的准确标签和注释缓解管理，并提供高质量的检索结果。完全手动图像标记由用户标记的标记将是最准确的标记，当用户标记正确的信息时。尽管如此，大多数用户都不努力造成标记的任务。因此，我们患有许多嘈杂的标签。准确图像标记的最佳解决方案是自动标记图像。许多研究人员提出了强大的自动图像标记模型，这几天仍然是最有趣的研究领域。 Since there are still lots of limitations in automatic image tagging models, we propose efficient automatic image tagging model using multigrid based image segmentation and feature extraction method. Our model can improve the object descriptions of images and image regions. Our method is tested with Corel dataset and the result showed that our model performance is efficient and effective compared to other models. SN - 1687-5680 UR - https://doi.org/10.1155/2014/857682 DO - 10.1155/2014/857682 JF - Advances in Multimedia PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -