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RNTI

MODULAD
Apprentissage par analyse linéaire discriminante des paramètres de fusion pour la recherche d'information multimédia texte-image
In EGC 2012, vol. RNTI-E-23, pp.489-500
Résumé
Avec le développement du numérique, des quantités très importantes
de documents composés de texte et d'images sont échangés, ce qui nécessite le
développement demodèles permettant d'exploiter efficacement ces informations
multimédias. Dans le contexte de la recherche d'information, unmodèle possible
consiste à représenter séparément les informations textuelles et visuelles et à
combiner linéairement les scores issus de chaque représentation. Cette approche
nécessite le paramétrage de poids afin d'équilibrer la contribution de chaque
modalité. Le but de cet article est de présenter une nouvelle méthode permettant
d'apprendre ces poids, basée sur l'analyse linéaire discriminante de Fisher
(ALD). Des expérimentations réalisées sur la collection ImageCLEF montrent
que l'apprentissage des poids grâce à l'ALD est pertinent et que la combinaison
des scores correspondante améliore significativement les résultats par rapport à
l'utilisation d'une seule modalité.