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Weighted data fusion for content-based multimedia information retrieval

Authors
Publisher
Bentham Press
Publication Date
Keywords
  • Digital Video
  • Information Retrieval
  • Data Fusion

Abstract

imsmbook.dvi Internet Multimedia Search and Mining Xian-Sheng Hua, Marcel Worring, and Tat-Seng Chua May 10, 2012 Contents Contents I List of Figures I List of Tables I 1 Weighted Data Fusion for CBMIR 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 Relationship to Internet Media Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Data Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 Retrieval Experts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 Data Collections . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 Experimental Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 Exploration of Data Fusion Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 Optimal Distribution of Weights . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 Combination Levels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 Equivalence Transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 Combination Operators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 Current Approaches for Weight Generation and Data Fusion . . . . . . . . . . . 35 Query Independent Weighting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 Query-Class Weighting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 Discriminative Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 Other Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 Relevance Feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 Query Performance Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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