Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) | - |
Autor(es): dc.creator | Pedronette, Daniel Carlos Guimaraes | - |
Autor(es): dc.creator | Torres, Ricardo Da S. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:58:48Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:58:48Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2013-12-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2013.54 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/227414 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/227414 | - |
Descrição: dc.description | The main objective of Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems is to retrieve a ranked list containing the most similar images of a collection given a query image, by taking into account their visual content. Although these systems represent a very promising approach, in many situations is very challenging to assure the quality of returned ranked lists. Supervised approaches rely on training data and information obtained from user interactions to identify and then improve low-quality results. However, these approaches require a lot of human efforts which can be infeasible for many systems. In this paper, we present two novel unsupervised measures for estimating the effectiveness of ranked lists in CBIR tasks. Given an estimation of the effectiveness of ranked lists, many CBIR systems can, for example, emulate the training process, but now without any user intervention. Improvements can also be achieved on several unsupervised approaches, such as re-ranking and rank aggregation methods, once the estimation measures can help to consider more relevant information by distinguishing effective from non-effective ranked lists. Both proposed measures are computed using a novel image representation of ranked lists and distances among images considering a given dataset. The objective is to exploit the visual patterns encoded in the image representations for estimating the effectiveness of ranked lists. Experiments involving shape, color, and texture descriptors demonstrate that the proposed approaches can provide accurate estimations of the quality in terms of effectiveness of ranked lists. The use of proposed measures are also evaluated in image retrieval tasks aiming at improving the effectiveness of rank aggregation approaches. © 2013 IEEE. | - |
Descrição: dc.description | Department of Statistics, Applied Mathematics and Computing State University of Sao Paulo (UNESP), Rio-Claro | - |
Descrição: dc.description | Recod Lab Institute of Computing University of Campinas (UNICAMP), Campinas | - |
Descrição: dc.description | Department of Statistics, Applied Mathematics and Computing State University of Sao Paulo (UNESP), Rio-Claro | - |
Formato: dc.format | 341-348 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Brazilian Symposium of Computer Graphic and Image Processing | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Content-based image retrieval | - |
Palavras-chave: dc.subject | Effectiveness estimation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rank aggregation | - |
Título: dc.title | Unsupervised measures for estimating the effectiveness of image retrieval systems | - |
Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: