کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
530482 | 869770 | 2010 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Long-term relevance feedback and feature selection for adaptive content based image suggestion
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Content-based image suggestion (CBIS) addresses the satisfaction of users long-term needs for “relevant” and “novel” images. In this paper, we present VCC-FMM, a flexible mixture model that clusters both images and users into separate groups. Then, we propose long-term relevance feedback to maintain accurate modeling of growing image collections and changing user long-term needs over time. Experiments on a real data set show merits of our approach in terms of image suggestion accuracy and efficiency.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 43, Issue 12, December 2010, Pages 3925–3937
Journal: Pattern Recognition - Volume 43, Issue 12, December 2010, Pages 3925–3937
نویسندگان
Sabri Boutemedjet, Djemel Ziou,