Aplicación de la realimentación por relevancia con base textual para sistemas de recuperación visual

Abstract

La realimentación por pseudo-relevancia es una técnica de uso habitual en sistemas de recuperación de información. Es sabido que los sistemas de recuperación basados en contenido (CBIR), como los de recuperación visual que permiten imágenes como objetos de consulta, adolecen de baja precisión. Esto es debido a la distancia entre la semántica de la imagen y sus características visuales. Es por ello que estos sistemas se ven beneficiados de un sistema de recuperación textual paralelo cuando dichas imágenes disponen de textos asociados. Se presentan diversos experimentos sobre realimentación sobre un sistema CBIR a partir de las listas textuales recuperadas. Los resultados obtenidos indican que estas técnicas pueden mejorar los métodos de fusión tradicionales.

Pseudo-relevance feedback is a common technique in information retrieval. Content Based Information Retrieval systems (CBIR), like visual retrieval engines, suffer from low performance due to the distance between the semantic interpretation of an image and its visual features. This is the reason why such a systems are empowered when textual information is associated to the images in the collection and the CBIR is combined with a textual retrieval system. In this paper, some experiments on applying text-based pseudo-relevance feedback on CBIR are reported. The results obtained show that these techniques may enhance the behavior of traditional fusion approaches.