Image Retrieval for Online Browsing in Large Image Collections

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F13%3A00212550" target="_blank" >RIV/68407700:21230/13:00212550 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41062-8_2" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41062-8_2</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41062-8_2" target="_blank" >10.1007/978-3-642-41062-8_2</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Image Retrieval for Online Browsing in Large Image Collections

Popis výsledku v původním jazyce

Two new methods for large scale image retrieval are proposed, showing that the classical ranking of images based on similarity addresses only one of possible user requirements. The novel retrieval methods add zoom-in and zoom-out capabilities and answerthe 'What is this?' and 'Where is this?' questions. The functionality is obtained by modifying the scoring and ranking functions of a standard bag-of-words image retrieval pipeline. We show the importance of the DAAT scoring and query expansion for recall of zoomed images. The proposed methods were tested on a standard large annotated image dataset together with images of Sagrada Familia and 100000 image confusers downloaded from Flickr. For completeness, we present in detail components of image retrieval pipelines in state-of-the-art systems. Finally, open problems related to zoom-in and zoom-out queries are discussed.

Název v anglickém jazyce

Image Retrieval for Online Browsing in Large Image Collections

Popis výsledku anglicky

Two new methods for large scale image retrieval are proposed, showing that the classical ranking of images based on similarity addresses only one of possible user requirements. The novel retrieval methods add zoom-in and zoom-out capabilities and answerthe 'What is this?' and 'Where is this?' questions. The functionality is obtained by modifying the scoring and ranking functions of a standard bag-of-words image retrieval pipeline. We show the importance of the DAAT scoring and query expansion for recall of zoomed images. The proposed methods were tested on a standard large annotated image dataset together with images of Sagrada Familia and 100000 image confusers downloaded from Flickr. For completeness, we present in detail components of image retrieval pipelines in state-of-the-art systems. Finally, open problems related to zoom-in and zoom-out queries are discussed.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Similarity Search and Applications

ISBN

978-3-642-41061-1

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

3-15

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Heidelberg

Místo konání akce

A Coruna

Datum konání akce

2. 10. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—