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
Abstract
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.