Re-ranking de busca visual de produtos usando informação multimodal
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM |
Texto Completo: | http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2913 |
Resumo: | 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. |
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Re-ranking de busca visual de produtos usando informação multimodalBusca visual de produtosRe-ranking de imagensComércio eletrônicoProducts visual searchImage re-rankingE-commerceCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOCom 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.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.Universidade Federal do AmazonasInstituto de ComputaçãoBRUFAMPrograma de Pós-graduação em InformáticaCavalcanti, João Marcos Bastoshttp://lattes.cnpq.br/3537707069694606Santos, Joyce Miranda doshttp://lattes.cnpq.br/72879742467401972015-04-11T14:02:51Z2013-12-022013-03-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSANTOS, Joyce Miranda dos. Re-ranking de busca visual de produtos usando informação multimodal. 2013. 85 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2013.http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2913porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2016-05-25T05:04:52Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/2913Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922016-05-25T05:04:52Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false |
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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. |
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