DigInPix: Visual Named-Entities Identification in Images and Videos

Pierre Letessier 1 Nicolas Hervé 1 Alexis Joly 2 Hakim Nabi 1 Mathieu Derval 1 Olivier Buisson 3
2 ZENITH - Scientific Data Management
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier, CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
3 INA-SUP
INA - Institut National de l'Audiovisuel
Abstract : This paper presents an automatic system able to identify visual named-entities appearing in images and videos, among a list of 25,000 entities, aggregated from Wikipedia lists, and more specific websites. DigInPix is a generic application designed to identify different kinds of entities. In this first attempt , we only focus on logo identification (more generally on legal persons). The identification process mainly relies on an efficient CBIR system, searching in an indexed image database composed of 600,000 weak-labelled images crawled from Google Images. DigInPix proposes a responsive-design html5 interface 1 for testing purposes.
Type de document :
Communication dans un congrès
ICRM: International Conference on Multimedia Retrieval, Jun 2015, Shanghai, China. ACM, Proceedings of the 5th ACM on International Conference on Multimedia Retrieval - ICMR '15, pp.661-664, 2015, 〈10.1145/2671188.2749369〉
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Contributeur : Alexis Joly <>
Soumis le : mardi 11 août 2015 - 15:57:20
Dernière modification le : vendredi 12 janvier 2018 - 01:53:28
Document(s) archivé(s) le : jeudi 12 novembre 2015 - 10:11:39

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Pierre Letessier, Nicolas Hervé, Alexis Joly, Hakim Nabi, Mathieu Derval, et al.. DigInPix: Visual Named-Entities Identification in Images and Videos. ICRM: International Conference on Multimedia Retrieval, Jun 2015, Shanghai, China. ACM, Proceedings of the 5th ACM on International Conference on Multimedia Retrieval - ICMR '15, pp.661-664, 2015, 〈10.1145/2671188.2749369〉. 〈hal-01182780〉

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