IRIM at TRECVID 2010: High Level Feature Extraction and Instance Search
David Gorisse
(1)
,
Frédéric Precioso
(1)
,
Philippe Gosselin
(2)
,
Lionel Granjon
(3)
,
Denis Pellerin
(4)
,
Michèle Rombaut
(4)
,
Hervé Bredin
(5)
,
Lionel Koenig
(6)
,
Hélène Lachambre
(6)
,
Elie El Khoury
(6)
,
Rémi Vieux
(7)
,
Boris Mansencal
(7)
,
Yifan Zhou
(7)
,
Jenny Benois-Pineau
(7)
,
Hervé Jégou
(8)
,
Stéphane Ayache
(9)
,
Bahjat Safadi
(10)
,
Yubing Tong
(11)
,
Franck Thollard
(12)
,
Georges Quénot
(12)
,
Alexandre Benoît
(13)
,
Patrick Lambert
(13)
1
ETIS - UMR 8051 -
Equipes Traitement de l'Information et Systèmes
2 CRIL Ingénierie [Rennes]
3 GIPSA-Services - GIPSA-Services
4 GIPSA-AGPIG - GIPSA - Architecture, Géométrie, Perception, Images, Gestes
5 LIMSI - Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur
6 IRIT-SAMoVA - Équipe Structuration, Analyse et MOdélisation de documents Vidéo et Audio
7 LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique
8 TEXMEX - Multimedia content-based indexing
9 LIF - Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille - UMR 6166
10 LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
11 LabHC - Laboratoire Hubert Curien
12 MRIM - Modélisation et Recherche d’Information Multimédia [Grenoble]
13 LISTIC - Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance
2 CRIL Ingénierie [Rennes]
3 GIPSA-Services - GIPSA-Services
4 GIPSA-AGPIG - GIPSA - Architecture, Géométrie, Perception, Images, Gestes
5 LIMSI - Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur
6 IRIT-SAMoVA - Équipe Structuration, Analyse et MOdélisation de documents Vidéo et Audio
7 LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique
8 TEXMEX - Multimedia content-based indexing
9 LIF - Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille - UMR 6166
10 LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
11 LabHC - Laboratoire Hubert Curien
12 MRIM - Modélisation et Recherche d’Information Multimédia [Grenoble]
13 LISTIC - Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance
Frédéric Precioso
- Fonction : Auteur
- PersonId : 9244
- IdHAL : frederic-precioso
- ORCID : 0000-0001-8712-1443
- IdRef : 087273934
Lionel Granjon
- Fonction : Auteur
- PersonId : 911567
- ORCID : 0000-0001-5972-0262
- IdRef : 148425976
Denis Pellerin
- Fonction : Auteur
- PersonId : 20254
- IdHAL : denis-pellerin
- ORCID : 0000-0002-3792-1706
- IdRef : 060908998
Michèle Rombaut
- Fonction : Auteur
- PersonId : 20146
- IdHAL : michele-rombaut
- ORCID : 0000-0003-4633-8501
- IdRef : 10450059X
Hervé Bredin
- Fonction : Auteur
- PersonId : 15856
- IdHAL : hbredin
- ORCID : 0000-0002-3739-925X
- IdRef : 121165779
Lionel Koenig
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1290811
- IdRef : 152538704
Hélène Lachambre
- Fonction : Auteur
- PersonId : 867317
- IdRef : 143879316
Elie El Khoury
- Fonction : Auteur
- PersonId : 874492
- IdRef : 152859373
Boris Mansencal
- Fonction : Auteur
- PersonId : 3740
- IdHAL : boris-mansencal
- ORCID : 0000-0002-9190-4819
- IdRef : 228223601
Jenny Benois-Pineau
- Fonction : Auteur
- PersonId : 7842
- IdHAL : jenny-benois-pineau
- ORCID : 0000-0003-0659-8894
- IdRef : 074466992
Stéphane Ayache
- Fonction : Auteur
- PersonId : 16733
- IdHAL : stephane-ayache
- ORCID : 0000-0003-2982-7127
- IdRef : 129313254
Georges Quénot
- Fonction : Auteur
- PersonId : 3114
- IdHAL : georges-quenot
- ORCID : 0000-0003-2117-247X
- IdRef : 034104518
Alexandre Benoît
- Fonction : Auteur
- PersonId : 6090
- IdHAL : alexandre-benoit
- ORCID : 0000-0002-0627-4948
- IdRef : 118249711
Résumé
The IRIM group is a consortium of French teams working on Multimedia Indexing and Retrieval. This paper describes our participation to the TRECVID 2010 semantic indexing and instance search tasks. For the semantic indexing task, we evaluated a number of different descriptors and tried different fusion strategies, in particular hierarchical fusion. The best IRIM run has a Mean Inferred Average Precision of 0.0442, which is above the task median performance. We found that fusion of the classification scores from different classifier types improves the performance and that even with a quite low individual performance, audio descriptors can help. For the instance search task, we used only one of the example images in our queries. The rank is nearly in the middle of the list of participants. The experiment showed that HSV features outperform the concatenation of HSV and edge histograms or the wavelet feature.