Diversité hiérarchique et utilisation d'arbres de concepts pour la recherche d'images

La recherche d'images est de plus en plus efficace, mais les resultats similaires ont tendance a se regrouper. Dans cet article, nous montrons comment ameliorer la diversite des resultats en prenant en compte la nature intrinsequement hierarchique de la diversite. Afin d'exploiter les differents niveaux de granularite de la diversite, nous utilisons une approche basee sur une classification ascendante hierarchique (CAH). De plus, nous introduisons une nouvelle approche qui exploite une arborescence de concepts. Pour eviter le conflit entre pertinence et diversite, les differentes approches sont comparees sur un corpus dedie annote manuellement ou tous les documents sont pertinents, et sur un corpus de l'etat de l'art (ImageClef photo 2008). Les resultats montrent que l'approche hierarchique ameliore la diversite des resultats.

[1]  Dekang Lin,et al.  An Information-Theoretic Definition of Similarity , 1998, ICML.

[2]  Martha Palmer,et al.  Verb Semantics and Lexical Selection , 1994, ACL.

[3]  Hervé Glotin,et al.  A Comparative Study of Diversity Methods for Hybrid Text and Image Retrieval Approaches , 2008, CLEF.

[4]  Sean M. McNee,et al.  Improving recommendation lists through topic diversification , 2005, WWW '05.

[5]  Roelof van Zwol,et al.  Diversifying image search with user generated content , 2008, MIR '08.

[6]  Denyse Baillargeon,et al.  Bibliographie , 1929 .

[7]  André Hardy,et al.  An examination of procedures for determining the number of clusters in a data set , 1994 .

[8]  Jiayu Tang,et al.  Generic and Spatial Approaches to Image Search Results Diversification , 2009, ECIR.

[9]  Martin Halvey,et al.  Diversity, Assortment, Dissimilarity, Variety: A Study of Diversity Measures Using Low Level Features for Video Retrieval , 2009, ECIR.

[10]  Gabriela Csurka,et al.  Leveraging Image, Text and Cross-media Similarities for Diversity-focused Multimedia Retrieval , 2010, ImageCLEF.

[11]  Masashi Inoue,et al.  Query Types and Visual Concept-Based Post-retrieval Clustering , 2008, CLEF.

[12]  Hermann Ney,et al.  Jointly optimising relevance and diversity in image retrieval , 2009, CIVR '09.

[13]  Philippe Mulhem,et al.  LIG at ImageCLEF 2008, Evaluating Systems for Multilingual and Multimodal Information Access , 2008 .

[14]  Hervé Glotin,et al.  Diversifying Image Retrieval with Affinity-Propagation Clustering on Visual Manifolds , 2009, IEEE MultiMedia.

[15]  G. N. Lance,et al.  A General Theory of Classificatory Sorting Strategies: 1. Hierarchical Systems , 1967, Comput. J..

[16]  Charles L. A. Clarke,et al.  Novelty and diversity in information retrieval evaluation , 2008, SIGIR '08.