Exploitation du contenu visuel pour améliorer la recherche textuelle d'images en ligne
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چکیده
Web image search engines tend use the text information associated to the images to find the relevant ones. The visual content is rarely used in the "on-line" phase. We propose a complete processing chain exhibiting two efficient ways to use the visual content on the fly. The first method focuses on improving the retrieval precision by filtering text based results, using visual concepts identified in the (text) query. The visual concepts were previously learned (offline) using Forest of Fuzzy Decision Trees. There is a clear score improvement when concepts explicitly mentioned in the query are used. The second method focuses on the diversity of the results. We propose to partition the visual space and show that it is actually effective. MOTS-CLÉS : recherche d’images, concepts visuels, arbre de décision flou, diversité, ImageClef
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عنوان ژورنال:
- Document Numérique
دوره 13 شماره
صفحات -
تاریخ انتشار 2010