Medida de similitud basada en saliencia

Abstract

[ES] La proliferación en todos los ámbitos de la producción multimedia está dando lugar a la aparición de nuevos paradigmas de recuperación de información visual. Dentro de éstos, uno de los más significativos es el de los sistemas de recuperación de información visual, VIRS (Visual Information Retrieval Systems), en los que una de las tareas más representativas es la ordenación de una población de imágenes según su similitud con un ejemplo dado. En este trabajo se presenta una propuesta original para la evaluación de la similitud entre dos imágenes, basándose en la extensión del concepto de saliencia desde el espacio de imágenes al de características para establecer la relevancia de cada componente de dicho vector. Para ello se introducen metodologías para la cuantificación de la saliencia de valores individuales de características, para la combinación de estas cuantificaciones en procesos de comparación entre dos imágenes, y para, finalmente, establecer la mencionada ponderación de cada característica en atención a esta combinación. Se presentan igualmente los resultados de evaluar esta propuesta en una tarea de recuperación de imágenes por contenido en comparación con los obtenidos con la distancia euclídea. Esta comparación se realiza mediante la evaluación de ambos resultados por voluntarios.

[EN] The ubiquitous growth of multimedia production is causing the creation of new visual information retrieval paradigms. One of the most relevant among them is that represented by Visual Information Retrieval Systems (VIRS), where a common task is ordering a set images according to their similarity to a given one. In this work a new proposal for evaluating similarity between two images is introduced; both images are represented by respective feature vectors, and the perceptual cue used to generate the similarity measure is saliency, a concept thoroughly known in Psychology. New methodologies for quantifying saliency of feature values, for combining them during a comparison process and, eventually, to weight that feature attending to the result of the combination, are introduced as well. The results for the evaluation of this similarity measure in an image based content retrieval task are presented, as well as their comparison with those obtained using euclidean distance in the same task. Both are validated by volunteers who labelled the retrieved sets.