REVISTA DYNA NEW TECHNOLOGIES

Palabras clave:

motor de búsqueda, internet, visión artificial, recuperación de información, search engines, computer visión, information retrieval

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

En la actualidad, los motores de búsqueda son el centro de internet y gracias a ellos es posible encontrar la información relevante para los usuarios. Los motores actuales se centran en la utilización del texto de las páginas HTML para encontrar documentos relevantes cuando un usuario realiza una búsqueda. Para ello, estos sistemas computan la relevancia del contenido de una página en base al análisis textual así como otros elementos de reputación. A pesar de la complejidad de los motores de búsqueda actuales, a la hora de calcular la relevancia de una página web éstos no tienen en cuenta la información multimedia presente en cada página web. Se ha demostrado que la información multimedia cada vez está más presente en internet y además su relevancia es alta.

En este artículo proponemos mejorar los motores de búsqueda textuales en base un sistema escalable que permite incorporar información del contenido visual de las imágenes de cada página web y regenerar la lista de páginas web relevantes que se le muestra al usuario. Para ello, proponemos un modelo de representación de cada página web que permite agregar la información textual y visual, además de proponer un sistema de reordenación de las listas de resultados.

Para demostrar el funcionamiento del sistema, se han realizado pruebas exhaustivas a escala web con más de 20 millones de páginas web, varios millones de imágenes y más de 200 evaluadores humanos que han establecido manualmente la relevancia de los resultados generados.