ARIA

Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications

Actes de CORIA 2011
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Auteurs

Bahjat Safadi, Georges Quénot

Résumé

La recherche de vidéos peut être faite en ordonnant les échantillons en fonction de scores de probabilité produits par des classifieurs. Il est souvent possible d’améliorer la per- formance des systèmes par un réordonnancement de ces échantillons. Dans cet article, nous proposons une telle méthode et nous proposons également la combinaison de cette méthode avec un apprentissage actif pour l’indexation de vidéos. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode de réordonnancement proposée a été en mesure d’améliorer la performance du système avec une augmentation d’environ 16-22% du score en moyenne sur la tâche d’indexa- tion sémantique en TRECVID 2010. En outre, elle a amélioré la performance du système d’in- dexation des vidéos par apprentissage actif, en considérant l’aire sous la courbe (AUC) comme mesure d’évaluation de la performance de l’apprentissage actif. Notre méthode de réordonnan- cement améliore la performance d’environ 20% en moyenne sur la collection TRECVID 2007.

Abstract

Video retrieval can be done by ranking the samples according to their probability scores that were produced by classifiers. It is often possible to improve the retrieval perfor- mance by re-ranking the samples. In this paper, we proposed such a method and we combined this method with active learning for video indexing. Experimental results showed that the pro- posed re-ranking method was able to improve the system performance with about 16-22% in average on TRECVID 2010 semantic indexing task. Furthermore, it improved significantly the performance of the video indexing system based active learning; by considering the Area Under Curve (AUC) as a metric measure for the performance of the active learning, our re-ranking method improved the performance with about 20% in average on TRECVID 2007.

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