Generating diverse and representative image search results for landmarks
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DOI：
10.1145/1367497.1367539
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发表时间：
2008-04
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
L. Kennedy;Mor Naaman
中科院分区：
文献类型：
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作者：
L. Kennedy;Mor Naaman
我们能否利用网络上社区贡献的丰富媒体集合来自动生成世界地标的代表性和多样性视图？我们使用基于上下文和基于内容的工具的组合来生成位置驱动的特征和地标的代表性图像集，这是一项常见的搜索任务。为了做到这一点，我们使用位置和其他元数据，以及与图像相关的标签，以及图像的视觉特征。我们提出了一种方法来提取代表地标的标签。我们将展示如何使用无监督的方法来提取每个地标的代表性视图和图像。这种方法可能会扩展到提供更好的搜索和代表性的地标，世界各地。我们使用来自旧金山弗朗西斯科地区的110，000张图像的真实数据集在图像搜索的背景下评估该系统。
Can we leverage the community-contributed collections of rich media on the web to automatically generate representative and diverse views of the world's landmarks? We use a combination of context- and content-based tools to generate representative sets of images for location-driven features and landmarks, a common search task. To do that, we using location and other metadata, as well as tags associated with images, and the images' visual features. We present an approach to extracting tags that represent landmarks. We show how to use unsupervised methods to extract representative views and images for each landmark. This approach can potentially scale to provide better search and representation for landmarks, worldwide. We evaluate the system in the context of image search using a real-life dataset of 110,000 images from the San Francisco area.