Diversité hiérarchique et utilisation d'arbres de concepts pour la recherche d'images
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چکیده
Current search engines return relevant, but often similar results. In this paper we propose not only to show how to increase the diversity, but also how to address the hierarchical nature of the diversity. To address this challenge, we propose innovative image ordering strategies based on an agglomerative hierarchical classification (AHC). Moreover, we introduce a novel approach for exploiting richer description resources, such as “concept trees”. The different approaches are compared on a highly relevant and manually annotated benchmark: the Xilopix benchmark; and on the, more general but less adapted, ImageClef2008 benchmark. Any of the proposed approaches increase the diversity (CR20) compared to search engine’s standard output and outperform an average random shuffling (baseline). Furthermore, hierarchical ordering increases the diversity in all cases, in particular compared to a flat ordering. MOTS-CLÉS : diversité, classification ascendante hiérarchique, recherche d’images, concepts
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تاریخ انتشار 2013