Large Scale Concept Ontology for Multimedia
મલ્ટીમીડિયા પ્રોજેક્ટ માટે લાર્જ-સ્કેલ કન્સેપ્ટ ઓન્ટોલોજી એ એપ્રિલ 2004 થી સપ્ટેમ્બર 2006 સુધી યોજાયેલી વર્કશોપની શ્રેણી હતી, જેનો હેતુ વિડિયોની ટિપ્પણી અને પુનઃપ્રાપ્તિ માટે પ્રમાણભૂત ઔપચારિક શબ્દભંડોળને વ્યાખ્યાયિત કરવાનો હતો. મલ્ટીમીડિયા પ્રોજેક્ટ માટે લાર્જ-સ્કેલ કન્સેપ્ટ ઓન્ટોલોજીને ડિસરપ્ટિવ ટેક્નોલોજી ઓફિસ દ્વારા પ્રાયોજિત કરવામાં આવી હતી અને વિવિધ સંશોધન સમુદાયોના પ્રતિનિધિઓ, જેમ કે મલ્ટીમીડિયા લર્નિંગ, માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ, કોમ્પ્યુટેશનલ ભાષાશાસ્ત્ર, પુસ્તકાલય વિજ્ઞાન અને જ્ઞાન પ્રતિનિધિત્વ, તેમજ "વપરાશકર્તા" સમુદાયો જેમ કે ઇન્ટેલિજન્સ એજન્સીઓ અને બ્રોડકાસ્ટર્સ, 1,000 વિભાવનાઓના સમૂહને વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે સહયોગથી કામ કરવા માટે એકસાથે લાવ્યા હતા. વ્યક્તિગત રીતે, દરેક વિભાવનાએ નીચેના માપદંડોને પૂર્ણ કરવાના હતાઃ ઉપયોગીતાઃ વિભાવનાઓએ વાસ્તવિક વિડિયો પુનઃપ્રાપ્તિ સમસ્યાઓને સમર્થન આપવું આવશ્યક છે શક્યતાઃ વિભાવનાઓ સક્ષમ છે અથવા નજીકના ગાળાની (5 વર્ષના અંદાજિત) તકનીકી સ્થિતિને ધ્યાનમાં રાખીને શોધવામાં સક્ષમ હશે અવલોકનક્ષમતાઃ વિભાવનાઓ વાસ્તવિક વિડિયો ડેટા સમૂહોમાં પ્રમાણમાં ઊંચી આવર્તન સાથે થાય છે સંયુક્ત રીતે, આ વિભાવનાઓ વ્યાપક (ડોમેન સ્વતંત્ર) કવરેજ પ્રદાન કરવાના વધારાના માપદંડોને પૂર્ણ કરતી હતી. કવરેજ માટેના ઉચ્ચ-સ્તરના લક્ષ્ય ક્ષેત્રોમાં સજીવ પદાર્થો (જેમ કે લોકો, ટોળા અને પ્રાણીઓ), અને નિર્જીવ પદાર્થો, મોટા પાયે (જેમ કે ઇમારતો અને ધોરીમાર્ગો) થી નાના પાયે (જેમ કે ટેલિફોન અને ઉપકરણો); ક્રિયાઓ અને ઘટનાઓ; સ્થાનો અને સેટિંગ્સ; અને ગ્રાફિક્સ સહિત ભૌતિક પદાર્થોનો સમાવેશ થાય છે. આ પ્રયાસનું નેતૃત્વ ડૉ. મિલિંદ નાફડે દ્વારા કરવામાં આવ્યું હતું, જેઓ કાર્નેગી મેલોન યુનિવર્સિટી, કોલંબિયા યુનિવર્સિટી અને આઇબીએમના સંશોધકો સાથે મુખ્ય તપાસકર્તા હતા. ડેવલપમેન્ટ ટ્રેક આ પ્રોજેક્ટમાં બે મુખ્ય "ટ્રેક" હતાઃ કીફ્રેમ એનોટેશન ટૂલ્સ (CMU અને કોલંબિયા દ્વારા કરવામાં આવેલ) નો વિકાસ અને જમાવટ, અને મલ્ટિમીડિયા કન્સેપ્ટ હાયરાર્કી માટે લાર્જ-સ્કેલ કન્સેપ્ટ ઓન્ટોલોજીનો વિકાસ. બીજો ટ્રેક બે તબક્કામાં ચલાવવામાં આવ્યો હતોઃ પ્રથમ 884 વિભાવના પદાનુક્રમના જાતે નિર્માણમાં સમાવિષ્ટ હતો, જે સંશોધન અને વપરાશકર્તા સમુદાયના પ્રતિનિધિઓ વચ્ચે સહયોગથી કરવામાં આવ્યો હતો. સાયકોર્પ, ઇન્ક. ના જ્ઞાન પ્રતિનિધિત્વ નિષ્ણાતો દ્વારા રજૂ કરવામાં આવેલા બીજા ટ્રેકમાં સાયસી જ્ઞાન આધારમાં વિભાવનાઓનું મેપિંગ અને અર્ધ-સ્વચાલિત રીતે સુધારવા, સુધારવા અને વિભાવના પદાનુક્રમને વિસ્તૃત કરવા માટે સાયસી અનુમાન એન્જિનનો ઉપયોગ સામેલ છે. પ્રોજેક્ટનું મેપિંગ/વિસ્તરણ તબક્કો પહોળાઈ વધારવાની ઇચ્છાથી પ્રેરિત હતો-મેપિંગમાં 884 વિભાવનાઓથી 1000 ના પ્રારંભિક લક્ષ્યને સારી રીતે પાર કરવાની અસર હતી-અને મલ્ટિમીડિયા માટે લાર્જ-સ્કેલ કન્સેપ્ટ ઓન્ટોલોજીને એક-પરિમાણીય પદાનુક્રમમાંથી ખસેડવા માટે વિભાવનાઓ, સમૃદ્ધ સિમેન્ટીક જોડાણોની સંપૂર્ણ વિકસિત ઑન્ટોલોજી. પ્રોજેક્ટ પરિણામો પ્રયાસના પરિણામોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ મલ્ટિમીડિયા વિભાવના પદાનુક્રમ માટે મોટા પાયે વિભાવના ઓન્ટોલોજીનું "લાઇટ" સંસ્કરણ જેમાં 449 વિભાવનાઓનો સબસેટ છે. 2006ના ટ્રેસીવીડ ડેટા સેટમાંથી લેવામાં આવેલ 61,901 વિડિયો કીફ્રેમ્સનું કોર્પસ, મલ્ટિમીડિયા "લાઇટ" માટે લાર્જ-સ્કેલ કન્સેપ્ટ ઓન્ટોલોજીનો ઉપયોગ કરીને એનોટેટ કરવામાં આવ્યું છે. 2, 638 વિભાવનાઓનું સંપૂર્ણ વર્ગીકરણ, 884 વિભાવનાઓનું મેપિંગ કરીને અર્ધ-સ્વચાલિત રીતે બનાવવામાં આવ્યું છે, જે સહયોગીઓ દ્વારા જાતે ઓળખાય છે, સાયસી જ્ઞાન આધારમાં, અને ઉપયોગી ઉમેરાઓ માટે સાયસી અનુમાન એન્જિનની પૂછપરછ કરે છે. સંપૂર્ણ ઑન્ટોલોજી, 2006ના રિસર્ચસાયકી પ્રકાશનના સ્વરૂપમાં જેમાં સાયકી ઑન્ટોલોજીમાં મલ્ટિમીડિયા મેપિંગ્સ માટે લાર્જ-સ્કેલ કન્સેપ્ટ ઑન્ટોલોજીનો સમાવેશ થાય છે. પબ્લિક ડિટેક્ટર્સ કન્સેપ્ટ ડિટેક્ટર્સના કેટલાક સેટ વિકસાવવામાં આવ્યા હતા અને જાહેર ઉપયોગ માટે રજૂ કરવામાં આવ્યા હતાઃ VIREO-374,374 ડિટેક્ટર્સ સિટી યુનિવર્સિટી ઓફ હોંગકોંગ દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યા હતા. કોલંબિયા યુનિવર્સિટી દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલા કોલંબિયા 374,374 ડિટેક્ટર્સ. એમ્સ્ટર્ડમ યુનિવર્સિટી દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલા મીડિયામિલ 101,101 ડિટેક્ટર્સ. મોટા સંશોધન સમુદાયમાં ઉપયોગ તેના પ્રકાશનથી, મલ્ટીમીડિયા માટે લાર્જ-સ્કેલ કન્સેપ્ટ ઓન્ટોલોજીનો વિઝ્યુઅલ રેકગ્નિશન રિસર્ચમાં સફળતાપૂર્વક ઉપયોગ કરવાનું શરૂ થયું છેઃ પ્રોજેક્ટ સહભાગીઓ દ્વારા કરવામાં આવેલા સંશોધન ઉપરાંત, તેનો ઉપયોગ છબીઓમાંથી કન્સેપ્ટ નિષ્કર્ષણમાં સ્વતંત્ર સંશોધન દ્વારા કરવામાં આવે છે, અને વીડિયો એનોટેશન ટૂલ માટે આધાર તરીકે સેવા આપી છે. મલ્ટિમીડિયા વેબ ઓન્ટોલોજી લેંગ્વેજ (એમ. ઓ. ડબલ્યુ. એલ.) સંદર્ભો પણ જુઓ બાહ્ય કડીઓ મલ્ટિમીડિયા હોમપેજ મલ્ટિમીડિયા માટે મોટા પાયે ખ્યાલ ઓન્ટોલોજી