Görsel arama sonuçlarının çoklu örnekle öğrenme yöntemiyle yeniden sıralanması
Author
Şener, Fadime
Cinbiş, N. I.
Duygulu-Şahin, Pınar
Date
2012-04Source Title
20th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU
Publisher
IEEE
Language
Turkish
Type
Conference PaperItem Usage Stats
163
views
views
83
downloads
downloads
Abstract
Bu çalışmada, çoklu öğrenme yöntemi ile metin tabanlı arama motorlarından elde edilen görsel sorgu sonuçlarını iyileştirmek için geliştirilmiş olan, zayıf denetimli öğrenen bir yöntem sunulmaktadır. Bu yöntemde arama motorundan dönen sonuçlar zayıf pozitif kabul edilerek, sorgu kategorisinden görüntü içermeyen negatif görüntüler de kullanılarak; çoklu örnekle öğrenme için torbalar oluşturulmaktadır. Bu torbalar ve veri kümesindeki örnekler arasında kurulan torba-örnek benzerliğinden yararlanarak; torbalar yeni bir örnek uzayına taşınmakta ve problem klasik bir denetimli öğrenme problemi haline getirilmektedir. Daha sonra, lineer destek vektör makinesi (DVM) kullanılarak her sorgu için sınıflandırma modelleri oluşturulmaktadır. Elde edilen sınıflandırma değerlerine göre görseller yeniden sıralanmış ve arama motorundan gelen sonuçların iyileştirildiği görülmüştür. Bu çerçevede, torba boyları arasında bir örüntü bulmak için yaptığımız deneyleri sunmaktayız.
In this study, we propose a weakly-supervised multiple instance learning (MIL) method to improve the results of text-based image search engines. In this approach, ranked image list of search engine for a keyword query is treated as weak-positive input data, and with additional negative input data, multiple instance learning bags are constructed. Then, Multiple Instance problem is converted to a standard supervised learning problem by mapping each bag into a feature space defined by instances in training bags using a bag-instance similarity measure. At the end, linear SVM is used to construct a classifier to re-rank keyword-based image search data. Based on the classification scores, we re-rank the images and improve precision over the search engine results. In this respect, we also present our experiments conducted to find a pattern for multiple instance bag sizes to obtain better average precision. © 2012 IEEE.
Keywords
Feature spaceImage search
Image search engine
Input datas
Keyword queries
Linear SVM
Multiple instance learning
Multiple instances
Re-ranking
Search engine results
Similarity measure
Supervised learning problems
Web image search
Input output programs
Search engines
Signal processing
Learning systems
Permalink
http://hdl.handle.net/11693/28181Published Version (Please cite this version)
http://dx.doi.org/10.1109/SIU.2012.6204568Collections
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Characterizing web search queries that match very few or no results
Altıngövde, İ. Ş.; Blanco, R.; Cambazoğlu, B. B.; Özcan, Rıfat; Sarıgil, Erdem; Ulusoy, Özgür (ACM, 2012-11)Despite the continuous efforts to improve the web search quality, a non-negligible fraction of user queries end up with very few or even no matching results in leading web search engines. In this work, we provide a detailed ... -
Integrating social features into mobile local search
Kahveci, B.; Altıngövde, İ. S.; Ulusoy, Özgür (Elsevier Inc., 2016)As availability of Internet access on mobile devices develops year after year, users have been able to make use of search services while on the go. Location information on these devices has enabled mobile users to use local ... -
Query forwarding in geographically distributed search engines
Cambazoglu, B.B.; Varol, Emre; Kayaaslan, Enver; Aykanat, Cevdet; Baeza-Yates, R. (ACM, 2010)Query forwarding is an important technique for preserving the result quality in distributed search engines where the index is geographically partitioned over multiple search sites. The key component in query forwarding is ...