Total Recall II: Query Expansion Revisited

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00187110" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00187110 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2011.5995601" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2011.5995601</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2011.5995601" target="_blank" >10.1109/CVPR.2011.5995601</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Total Recall II: Query Expansion Revisited

Popis výsledku v původním jazyce

Most effective particular object and image retrieval approaches are based on the bag-of-words (BoW) model. All state-of-the-art retrieval results have been achieved by methods that include a query expansion that brings a significant boost in performance.We introduce three modifications to automatic query expansion: (i) a method capable of preventing query expansion failure caused by the presence of confusers, (ii) an improved spatial verification and re-ranking step that incrementally builds a statistical model of the query object and (iii) we learn relevant spatial context to boost retrieval performance. The three improvements of query expansion were evaluated on established Paris and Oxford datasets according to a standard protocol, and state-of-the-art results were achieved.

Název v anglickém jazyce

Total Recall II: Query Expansion Revisited

Popis výsledku anglicky

Most effective particular object and image retrieval approaches are based on the bag-of-words (BoW) model. All state-of-the-art retrieval results have been achieved by methods that include a query expansion that brings a significant boost in performance.We introduce three modifications to automatic query expansion: (i) a method capable of preventing query expansion failure caused by the presence of confusers, (ii) an improved spatial verification and re-ranking step that incrementally builds a statistical model of the query object and (iii) we learn relevant spatial context to boost retrieval performance. The three improvements of query expansion were evaluated on established Paris and Oxford datasets according to a standard protocol, and state-of-the-art results were achieved.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/7E10045" target="_blank" >7E10045: Massive Sets of Heuristics for Machine Learning</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

CVPR 2011: Proceedings of the 2011 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

ISBN

978-1-4577-0393-5

ISSN

1063-6919

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

889-896

Název nakladatele

IEEE Computer Society Press

Místo vydání

Los Alamitos

Místo konání akce

Colorado Springs

Datum konání akce

20. 6. 2011

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000295615800111