Motores de búsqueda de imágenes basados en CBIR

En Wikipedia podemos encontrar un listado de motores de búsqueda que utilizan tecnologías basadas en contenido. Se presentan organizados en dos grupos, los buscadores comerciales que ya dan servicio a la comunidad, ya sea de forma gratuita o de pago, y los que todavía están en fase de proyecto.

Buscadores:

• Bing: http://images.bing.com/
• Elastic Vision: http://www.elasticvision.com/
• Gazopa: http://www.gazopa.com/
• Google: http://images.google.com/
• Imense: http://www.imense.com/
• Imprezzeo: http://www.imprezzeo.com/
• Incogna: http://www.incogna.com/
• Like: http://www.like.com/
• Piximilar: http://www.ideeinc.com/products/piximilar/
• TinEye: http://www.tineye.com/
• Tiltomo: http://www.tiltomo.com/
• eBay: http://morelikethis.ebay.com/

Proyectos:

• ALIPR: http://www.alipr.com/
• Anaktisi: http://www.anaktisi.net/
• BRISC: http://brisc.sourceforge.net/
• Caliph & Emir: http://www.semanticmetadata.net/features/
• CIRES: http://cires.matthewriley.com/
• Fire: http://thomas.deselaers.de/fire/
• GIFT: http://www.gnu.org/software/gift/
• img(Rummager): http://www.img-rummager.com/
• imgSeek: http://www.imgseek.net/
• IKONA: http://www-rocq.inria.fr/imedia/ikona.html
• MIFile: http://mi-file.isti.cnr.it/CophirSearch/
• MUVIS: http://muvis.cs.tut.fi/
• PxSearch: http://inperc.com/wiki/index.php?title=Pixcavator_image_search
• RETIN: http://retin.ensea.fr/
• Retrievr: http://labs.systemone.at/retrievr/
• SIMBA: http://simba.informatik.uni-freiburg.de/
• Windsurf: http://www-db.deis.unibo.it/Windsurf/

Aplicación de la realimentación por relevancia con base textual

La realimentación por pseudo-relevancia es una técnica de uso habitual en sistemas de recuperación de información. Es sabido que los sistemas de recuperación basados en contenido (CBIR), como los de recuperación visual que permiten imágenes como objetos de consulta, adolecen de baja precisión. Esto es debido a la distancia entre la semántica de la imagen y sus características visuales.

Es por ello que estos sistemas se ven beneficiados de un sistema de recuperación textual paralelo cuando dichas imágenes disponen de textos asociados.

En sistemas de recuperación de información textuales, la realimentación por pseudo-relevancia ha probado ser una técnica valiosa para mejorar la relevancia de la lista de documentos obtenidos. Esta técnica consiste en obtener una primera lista de resultados a partir de la consulta original, para volver a lanzar una búsqueda con una consulta generada a partir de la original y los primeros documentos obtenidos

Los sistemas de recuperación basados en contenido (CBIR) permiten usar el mismo tipo de objetos a buscar como elementos de consulta. Un sistema CBIR de búsqueda de imágenes espera, de esta forma, un conjunto de imágenes de ejemplo para resolver la recuperación desde una colección visual.

Este trabajo se enmarca en la línea de investigación en sistemas de recuperación de información (IR) híbridos, donde se utiliza información textual junto con información visual