Informační systém Masarykovy univerzity 

Similarity Query Postprocessing by Ranking

česky | in English

BUDÍKOVÁ, Petra, Michal BATKO a Pavel ZEZULA. Similarity Query Postprocessing by Ranking. In M. Detyniecki, P. Knees, A. Nurnberger, M. Schedl, and S. Stober. Adaptive Multimedia Retrieval. Context, Exploration, and Fusion, LNCS 6817. Revised Selected Papers. Berlin: Springer-Verlag, 2012. s. 159-173, 15 s. ISBN 978-3-642-27168-7. doi:10.1007/978-3-642-27169-4_12.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Similarity Query Postprocessing by Ranking
Název česky Přeuspořádání výsledků podobnostních dotazů
Autoři BUDÍKOVÁ, Petra (203 Česká republika, garant, domácí), Michal BATKO (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Revised Selected Papers. Berlin, Adaptive Multimedia Retrieval. Context, Exploration, and Fusion, LNCS 6817, od s. 159-173, 15 s. 2012.
Nakladatel Springer-Verlag
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek ve sborníku
Obor Informatika
Stát vydavatele Rakousko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/12:00057261
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-642-27168-7
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27169-4_12
UT WoS 000306440900012
Klíčová slova anglicky ranking; content-based retrieval; metric space
Štítky best3, DISA
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 22. 4. 2013 23:32.
Anotace
Current multimedia search technology is, especially in commercial applications, heavily based on text annotations. However, there are many applications such as image hosting web sites (e.g. Flickr or Picasa) where the text metadata are of poor quality in general. Searching such collections only by text gives usually rather unsatisfactory results. On the other hand, multimedia retrieval systems based purely on content can retrieve visually similar results but lag behind with the ability to grasp the semantics expressed by text annotations. In this paper, we propose various ranking techniques that can be transparently applied on any content-based retrieval system in order to improve the search results quality and user satisfaction. We demonstrate the usefulness of the approach on two large real-life datasets indexed by the MUFIN system. The improvement of the ranked results was evaluated by real users using an online survey.
Návaznosti
GA201/09/0683, projekt VaVNázev: Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích
Investor: Grantová agentura ČR, Standardní projekty
GP201/08/P507, projekt VaVNázev: Komplexní podobnostní dotazy nad rozsáhlými objemy dat
Investor: Grantová agentura ČR, Postdoktorské projekty
VF20102014004, projekt VaVNázev: Multimediální analýza (Akronym: Multimediální analýza)
Investor: Ministerstvo vnitra ČR, Jiné dotační projekty
VytisknoutZobrazeno: 24. 10. 2017 07:58

Relevantní odkazy 


Nahoru | Aktuální datum a čas: 24. 10. 2017 07:58, 43. (lichý) týden

Kontakty: istech(zavináč/atsign)fi(tečka/dot)muni(tečka/dot)cz, studijní odd., správci práv, is-technici, e-technici, IT podpora | Použití cookies | Více o Informačním systému