Webbbildsökning är inspirerad av textsökningstekniker; den bygger främst på indexering av textdata som omger bildfilen. Men hämtning resultaten är ofta bullriga och bildbehandling tekniker har föreslagits för att omranka bilder. Tyvärr innebär dessa tekniker vanligtvis en beräkningsöverskott som gör omplaceringsprocessen intractable i realtid. Vi introducerar här en lätt omklassningsmetod som jämför varje resultat inte bara med de andra frågeresultaten utan också med en extern, kontrasterande klass av objekt. Den externa klassen innehåller olika bilder; intuitionen som stöder vårt synsätt är att resultat som visuellt liknar andra frågeresultat men skiljer sig från element i den kontrasterande klassen sannolikt är bra svar. Framgången med visuell omklassificering beror på den visuella samstämmigheten av frågor; vi mäter denna samstämmighet för att utvärdera chanserna till framgång. Visuell omklassificering tenderar att uppstå nära dubbletter av bilder och vi kompletterar den med en diversifieringsfunktion som säkerställer att olika aspekter av en fråga presenteras för användaren. Vår metod utvärderas mot en standardsökmotor med 210 olika frågor. Betydande förbättringar rapporteras för både kvantitativa och kvalitativa tester.
Popescu m.fl. REF re-ranka bilder baserat på den visuella samstämmigheten av frågor med hjälp av en diversifiering funktion för att undvika nära-duplicera bilder och se till att olika aspekter av en fråga presenteras för användaren.
Lightweight web image reranking
{'venue': "MM '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}