D 2012

Visual Image Search: Feature Signatures or/and Global Descriptors

LOKOČ, Jakub; David NOVÁK; Michal BATKO a Tomáš SKOPAL

Základní údaje

Originální název

Visual Image Search: Feature Signatures or/and Global Descriptors

Autoři

LOKOČ, Jakub; David NOVÁK; Michal BATKO a Tomáš SKOPAL

Vydání

Berlin / Heidelberg, Similarity Search and Applications, od s. 177-191, 15 s. 2012

Nakladatel

Springer

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

Informatika

Stát vydavatele

Německo

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Odkazy

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14330/12:00057558

Organizace

Fakulta informatiky – Masarykova univerzita – Repozitář

ISBN

978-3-642-32152-8

ISSN

Klíčová slova anglicky

similarity search; CBIR; global visual descriptors; visual signatures; SQFD

Návaznosti

GAP103/10/0886, projekt VaV. GPP202/10/P220, projekt VaV.
Změněno: 1. 9. 2020 12:47, RNDr. Daniel Jakubík

Anotace

V originále

The success of content-based retrieval systems stands or falls with the quality of the utilized similarity model. In the case of having no additional keywords or annotations provided with the multimedia data, the hard task is to guarantee the highest possible retrieval precision using only content-based retrieval techniques. In this paper we push the visual image search a step further by testing effective combination of two orthogonal approaches – the MPEG-7 global visual descriptors and the feature signatures equipped by the Signature Quadratic Form Distance. We investigate various ways of descriptor combinations and evaluate the overall effectiveness of the search on three different image collections. Moreover, we introduce a new image collection, TWIC, designed as a larger realistic image collection providing ground truth. In all the experiments, the combination of descriptors proved its superior performance on all tested collections. Furthermore, we propose a re-ranking variant guaranteeing efficient yet effective image retrieval.

Přiložené soubory