Passage à l'échelle des méthodes de recherche sémantique dans les grandes bases d'images - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2010

Efficient content based image retrieval systems for large scale images database

Passage à l'échelle des méthodes de recherche sémantique dans les grandes bases d'images

Résumé

In this last decade, the digital revolution results in a massive increase of digital picture quantities. The database sizes grow much faster than the processing capacity of computers. The current search engines which have been conceived for smaller data volumes do not any more allow to perform retrieval in these new corpuses with acceptable response times for users. In this thesis, we developed scalable content-based image search engines. At first, we considered automatic search engines where images are indexed with global histograms. Secondly, we focused on more sophisticated engines allowing to improve the search quality by working with bag of features. At last, we proposed a strategy to reduce the complexity of interactive search engines which allow to iteratively improve results by using labels that the users supply to the system during search sessions.
Avec la révolution numérique de cette dernière décennie, la quantité de photos numériques mise à disposition de chacun augmente plus rapidement que la capacité de traitement des ordinateurs. Les outils de recherche actuels ont été conçus pour traiter de faibles volumes de données. Leur complexité ne permet généralement pas d'effectuer des recherches dans des corpus de grande taille avec des temps de calculs acceptables pour les utilisateurs. Dans cette thèse, nous proposons des solutions pour passer à l'échelle les moteurs de recherche d'images par le contenu. Dans un premier temps, nous avons considéré les moteurs de recherche automatique traitant des images indexées sous la forme d'histogrammes globaux. Le passage à l'échelle de ces systèmes est obtenu avec l'introduction d'une nouvelle structure d'index adaptée à ce contexte qui nous permet d'effectuer des recherches de plus proches voisins approximées mais plus efficaces. Dans un second temps, nous nous sommes intéressés à des moteurs plus sophistiqués permettant d'améliorer la qualité de recherche en travaillant avec des index locaux tels que les points d'intérêt. Dans un dernier temps, nous avons proposé une stratégie pour réduire la complexité de calcul des moteurs de recherche interactifs. Ces moteurs permettent d'améliorer les résultats en utilisant des annotations que les utilisateurs fournissent au système lors des sessions de recherche. Notre stratégie permet de sélectionner rapidement les images les plus pertinentes à annoter en optimisant une méthode d'apprentissage actif.
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Dates et versions

tel-00560796 , version 1 (30-01-2011)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00560796 , version 1

Citer

David Gorisse. Passage à l'échelle des méthodes de recherche sémantique dans les grandes bases d'images. Interface homme-machine [cs.HC]. Université de Cergy Pontoise, 2010. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00560796⟩
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