The sparse image representation for automated image retrieval

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27600%2F08%3A00019319" target="_blank" >RIV/61989100:27600/08:00019319 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

The sparse image representation for automated image retrieval

Original language description

We describe a novel sparse image representation for full automated content-based image retrieval using the latent semantic indexing (LSI) approach and also a novel statistical-based model for the efficient dimensional reduction of sparse data. Although images can be represented sparsely for instance by the discrete cosine transform (DCT) coefficients, this sparsity character is destroyed during the LSI-based dimension reduction process. In our approach, we keep the memory limit of the decomposed data bya statistical model of the sparse data. The aim is to find a small but "important" sub-set of coefficients, which represent semantics of images efficiently. The effectiveness of our novel approach is demonstrated by the large scale image similarity taskof the NIST TrecVid 2007 benchmark.

Czech name

Řídká reprezentace obrázku pro automatické vyhledávání informací

Czech description

V příspěvku popisujeme novou řídkou reprezentaci obrázků pro plně automatické vyhledávání informací v obrázcích na základě jejich obsahu. Využíváme metodu LSI (latent semantic indexing) a také nový statisticky orientovaný přístup pro účinné snížení rozměrů řídkých dat. Ačkoli obrázky mohou být efektivně reprezentovány např. diskrétní kosinovou transformací (DCT), řídkost DCT koeficientů je ztracena během LSI. V našem přístupu udržujeme paměťové limity dekomponovaných dat užitím statistického modelu řídkých dat. Cílem je najít malou, ale "důležitou" podmnožinu koeficientů, která efektivně představuje sémantiku obrazů. Účinnost našeho nového přístupu je testovaná na rozsáhlé úloze vyhledávání podobných obrázků z benchmarku NIST TrecVid 2007.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

IN - Informatics

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/1M06047" target="_blank" >1M06047: Research Center for Quality and Reliability of Production</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2008

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

IEEE ICIP 2008 - International Conference on Image Processing.

ISBN

—

ISSN

1522-4880

e-ISSN

—

Number of pages

4

Pages from-to

—

Publisher name

IEEE

Place of publication

San Diego, California, USA

Event location

—

Event date

—

Type of event by nationality

—

UT code for WoS article

000262505000007