中英文图片标签质量差异比较研究--以Flickr为例

[目的/意义]探索Flickr中英文图片标签存在的质量差异,有利于更好地利用社会化标签进行信息的组织与检索。[方法/过程]文章以"广义知网知识本体架构线上浏览系统"词库中动物和植物两个大类的中英文词语为基础,在Flickr网站上分别采集中文与英文的图片信息,开发了标签质量测评网站,邀请志愿者对图片网站Flickr的中英文标签进行标签质量打分和标签类型选择,对图片标签类型分布及质量得分进行了统计分析。[结果/结论]调研结果显示中文标签质量略高于英文标签质量,但是中文标签质量分布比较分散,英文标签质量分布相对比较集中。

基于Flickr图片标签的城市意象维度识别——以昆明市为例

随着互联网和社交媒体的兴起,用户分享内容深刻影响了人类对城市建成环境的认知意象。本研究以昆明市在Flickr平台中的图景为研究对象,采用Google Cloud Vision标签识别、LDA(latent dirichlet allocation)主题模型及空间核密度分析,从昆明市整体城市意象维度识别、整体城市意象空间分布及意象区域分布辨析三个方面对结果进行了分析。结合Google Cloud Vision标签识别和LDA模型,有效地识别了昆明市意象维度,为图片数据在城市中的利用提供了大数据的方法参考。

可区分秘密恢复能力标签视觉密码方案

在实际应用中由于参与者的能力或资源储备不同,使得他们对秘密信息的恢复能力也有所不同。针对上述问题提出了一个(k,n)-标签视觉密码方案,其具有可区分的秘密恢复能力,可根据参与者所具有的能力或资源,赋予参与者所持有的带标签分享图片不同的权重,使每一幅带标签分享图片参与加密秘密图片的像素块数目的比例不同,从而实现了门限存取结构下的不同授权集合具有不同的秘密恢复能力。从理论上证明了该方案满足安全性和对比度条件,并通过计算机仿真实验验证了该方案的有效性。