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Re-ranking de busca visual de produtos usando informação multimodal

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Previous issue date: 2013-03-12 / With the fast development of the Internet and the popularization of mobile devices, searching for a specific product in e-commerce Web sites through a query image has become a very promising area of research. In this context, CBIR (Content-Based Image Retrieval) techniques have been exploited to support and improve the shopping experience of consumers. In this dissertation, we address the problem of product visual search using an image as a query, instead of the more popular approach of search based on keywords. We propose a strategy for re-ranking based on multimedia information usually available in database of products. Our strategy makes use of category information and textual
description associated with the top-k images of an initial ranking generated by CBIR techniques only. Experiments were performed considering the judgment of users on two collections of images collected from popular e-commerce Web sites. Our results show
that our strategy achieves significant gains compared to an approach based only on CBIR techniques. / Com o rápido desenvolvimento da Internet, a popularização de dispositivos móveis e de sites de comércio eletrônico, procurar um produto específico a partir de uma imagem tem se tornado uma área de pesquisa promissora. Nesse contexto, técnicas de CBIR (Content-Based Image Retrieval) vêm sendo exploradas para apoiar e melhorar a experiência de compra dos consumidores. Neste trabalho, abordamos o problema de busca visual de produtos usando uma imagem como consulta, no lugar da mais popular abordagem de busca que é baseada em palavras-chave. Nós propomos uma estratégia de re-ranking que faz uso de informações multimídia normalmente disponíveis nas bases de dados de produtos. Nossa estratégia faz uso de informações de categoria e descrição textual associadas
às imagens melhor posicionadas de um ranking inicial gerado por técnicas puramente de CBIR. Experimentos foram realizados considerando o julgamento de usuários em duas coleções de imagens coletadas a partir de sites de comércio eletrônico. Nossos resultados mostram que nossa estratégia alcança ganhos significativos quando comparada à busca puramente visual.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/2913
Date12 March 2013
CreatorsSantos, Joyce Miranda dos
ContributorsCavalcanti, João Marcos Bastos
PublisherUniversidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, BR, Instituto de Computação
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
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