CoPhIR Image Collection under the Microscope

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F09%3A00029662" target="_blank" >RIV/00216224:14330/09:00029662 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

CoPhIR Image Collection under the Microscope

Popis výsledku v původním jazyce

The Content-based Photo Image Retrieval (CoPhIR) dataset is the largest available database of digital images with corresponding visual descriptors. It contains five MPEG-7 global descriptors extracted from more than 106 million images from Flickr photo-sharing system. In this paper, we analyze this dataset focusing on 1) efficiency of similarity-based indexing and searching and on 2) expressiveness of combination of the descriptors with respect to subjective perception of visual similarity. We treat thedescriptors as metric spaces and then combine them into a multi-metric space. We analyze distance distributions of individual descriptors, measure intrinsic dimensionality of these datasets and statistically evaluate correlation between these descriptors. Further, we use two methods to assess subjective accuracy and satisfaction of similarity retrieval based on a combination of descriptors that is recommended for CoPhIR, and we compare these results on databases of 10 and 100 million Co

Název v anglickém jazyce

CoPhIR Image Collection under the Microscope

Popis výsledku anglicky

The Content-based Photo Image Retrieval (CoPhIR) dataset is the largest available database of digital images with corresponding visual descriptors. It contains five MPEG-7 global descriptors extracted from more than 106 million images from Flickr photo-sharing system. In this paper, we analyze this dataset focusing on 1) efficiency of similarity-based indexing and searching and on 2) expressiveness of combination of the descriptors with respect to subjective perception of visual similarity. We treat thedescriptors as metric spaces and then combine them into a multi-metric space. We analyze distance distributions of individual descriptors, measure intrinsic dimensionality of these datasets and statistically evaluate correlation between these descriptors. Further, we use two methods to assess subjective accuracy and satisfaction of similarity retrieval based on a combination of descriptors that is recommended for CoPhIR, and we compare these results on databases of 10 and 100 million Co

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA201%2F09%2F0683" target="_blank" >GA201/09/0683: Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 2009 Second International Workshop on Similarity Search and Applications

ISBN

978-0-7695-3765-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE Computer Society

Místo vydání

Washington, DC, USA

Místo konání akce

Prague, Czech Republic

Datum konání akce

1. 1. 2009

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—