Recherche visuo-textuelle d'images sur le Web améliorée par sélection de la dimension

نویسندگان

  • Sabrina Tollari
  • Hervé Glotin
چکیده

In this article we propose a method to improve web image retrieval in the case of bimodal query composed of few words and few images. For each web image and multimodal query, a simple weighted distance merges the tfidf web page analysis and the visual features distance. We then apply an approximate linear discriminante analysis (ALDA) using web sampling to select the most discriminant visual feature. We check our method on the ImagEVAL official test set (our team was 2nd on 4 teams). This test set contains 700 URLs (700 web pages and 10k images). We study query behavior in fonction of the text rate int the fusion of the visual and textual distances, and we discuss of the “visualness” of each query. We show that we can reduce the number of dimensions to obtain a time reduction of 35%, without Mean Average Precison (MAP) degradation. MOTS-CLÉS : recherche d’images, sélection de la dimension, ALDA, visualness

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تاریخ انتشار 2008