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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Combining Re-Ranking and Rank Aggregation Methods

verfasst von : Daniel Carlos Guimarães Pedronette, Ricardo da S. Torres

Erschienen in: Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Content-Based Image Retrieval (CBIR) aims at retrieving the most similar images in a collection by taking into account image visual properties. In this scenario, accurately ranking collection images is of great relevance. Aiming at improving the effectiveness of CBIR systems,

re-ranking

and

rank aggregation

algorithms have been proposed. However, different re-ranking and rank aggregation approaches produce different image rankings. These rankings are complementary and, therefore, can be further combined aiming at obtaining more effective results. This paper presents novel approaches for combining re-ranking and rank aggregation methods aiming at improving the effectiveness of CBIR systems. Several experiments were conducted involving shape, color, and texture descriptors. Experimental results demonstrate that our approaches can improve the effectiveness of CBIR systems.

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Metadaten
Titel
Combining Re-Ranking and Rank Aggregation Methods
verfasst von
Daniel Carlos Guimarães Pedronette
Ricardo da S. Torres
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33275-3_21