Přehled o publikaci
2012
Visual Image Search: Feature Signatures or/and Global Descriptors
LOKOČ, Jakub; David NOVÁK; Michal BATKO a Tomáš SKOPALZákladní 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.