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Système DIndexation et de Recherche dImages par le contenu

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Donner du temps à chaque image pour refléter son contenu informatif > augmentation du nombre d'images en attente à être indexées

  • Comment indexer les images ?

    Pour optimiser l'indexation d'une image dans les moteurs de recherche, il faut placer l'image dans un contenu qui soit en rapport celle-ci. Il faut que l'image ait un nom de fichier optimisé. Et enfin, il faut correctement remplir la balise title, la balise alt et la balise légende.

  • Quels sont les outils de l'indexation ?

    6 outils indispensables pour l'indexation d'un site web

    1Le sitemap, pour la couverture d'index. 2Le fichier de directives, pour plus de sécurité 3Les données structurées, pour l'expérience de recherche. 4L'audit ergonomique, pour l'indexation mobile-first. 5La stratégie de contenu, pour le positionnement.

  • Comment faire l'indexation d'un document ?

    Créer l'index

    1Cliquez à l'endroit où vous souhaitez ajouter l'index.2Dans l'onglet Références, dans le groupe Index, cliquez sur Insérer un index.3Dans la boîte de dialogue Index, vous pouvez choisir le format des entrées de texte, des numéros de page, des tabulations et des caractères de caractères de début.
  • L'indexation correspond à l'analyse, à l'identification et au renseignement du contenu d'un document dans sa notice bibliographique. Il s'agit d'en identifier les thèmes et postulats principaux afin de rendre le document visible au sein du catalogue de la bibliothèque et d'en faciliter ainsi l'accès au public.
1 1

Indexation et recherche par le contenu

visuel dans les documents multimédia

Nozha Boujemaa

Directeur de Recherche - Chef du projet IMEDIA

Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique http://www-rocq.inria.fr/imedia/N. Boujemaa~ 2

Introduction

La recherche d'informationdans les

documents multimédias est un problème crucial ...

Elle adopéles recherches dans le domaine

de l'indexation et de la recherche par le contenuet en particulier celui de l'apparence visuelleN. Boujemaa ~ 3Contenu sémantique vs. Contenu physique

Contenu sémantique:

• Annotations/Ontologies: relations et structuration sémantique => " Human-based metadata »

Contenu Physique:

• Images fixes/animés, son/parole, ... => " Machine-based metadata »Dernière décennie => Pertinence de l'indexation et la recherche par le contenu physiquepour l'accès aux archives multimédias (PhysicalContent-based)

N. Boujemaa~ 4Motivation

Abondance des archives multimédia (locales/distribuées)

Intérêt de la recherche par l'image:

indépendante de la langue de recherche description moins subjective que le texte parfois plus riche que le texte souvent plus efficace (ambiguïté)

N. Boujemaa~ 5

Indexation par mot-clé?

N. Boujemaa~ 6

Recherche d'informations

"Avocat " ? 2

N. Boujemaa~ 7

Recherche d'information

"Voilier" "Port"

Imagecible

Requête textuelle: "Port du voile"

N. Boujemaa~ 8

Recherche visuelle

N. Boujemaa~ 9

Applications

Internet (images et vidéos),

Audiovisuel

(personnage dans les JT, documentaires, sport, ...) Médecine (recherche à but diagnostic ou pédagogique) Art et Design (archives archéologiques, peintures, tissus, ...) Authentification (visages, empreintes digitales, logos) Sécurité(surveillance vidéo, objets d'arts volés ...)

Education (recherche encyclopédique)

N. Boujemaa~ 10

Thèmes de recherche

L'indexation: construction de l'espace des

signatures (descripteurs) • Bases d'images génériques: - signatures de couleur, texture et forme • Bases d'images spécifiques: applications à la biométrie - Détection et signatures de visages, - Signatures d'empreintes digitales

N. Boujemaa~ 11

Thèmes de recherche

Recherche précise par description localeet requêtes partielles. • Segmentation en régions, • Extraction de points d'intérêt •Structurationdes grands espaces

Navigation intelligente :

•Catégorisationautomatique de la base d'images •Contrôle de pertinence

Indexation multimédia (image + texte)

• Propagation de mots-clés, annotation textuelle semi- automatique

N. Boujemaa~ 12

Plan Introduction: Architecture d'un système de recherche Signatures d'images spécifiques et génériques

Requêtes partielles

Recherche interactive

Recherche d'image mentale

3 13

Introduction

Architecture d'un système de recherche par

le contenu visuel

N. Boujemaa~ 14

Image database Image

Image Signatures

computation

Feature Space

Architecture Générale

Indexing

Off-line

Retrieval

On-line

user

Image query

Visual

similarity Image similarities

N. Boujemaa~ 16

IKONA : le système d'indexation et de

recherche d'IMEDIA

Architecture modulaire Client/Serveur:

• Serveur C++ (UNIX) • Client Java, client C++, client cgi-bin • Description texte/image native • Images (et imagettes) représentées par leurs URLs: Seules les signatures sont stockées sur le serveur, les bases d'images peuvent être distribuées • Répartition de la charge sur les machines multi- processeurs (noyau multi-threads)

N. Boujemaa~ 17

Attributs d'images

On peut écrire abusivement:

image = forme + couleur + texture

Il existe d' autre attributs d'images,

éventuellement plus complexe

A chaque attribut correspond une signature

qui est la représentation de cet attribut en machine

N. Boujemaa~ 18

Attributs

Couleur

• Couleur moyenne, couleur dominante, distribution des couleurs

Structure

• Descripteur de structure de l'image: Histogramme d'orientation. • Descripteur de la forme d'un objet d'intérêt: Superficie, excentricité, moments, ...

Texture

• mesure l'hétérogénéité locale et l'homogénéité globale:

Fourier, ondelettes, cooccurences, ...

N. Boujemaa~ 19

Propriétés des signatures

Significativespour l'utilisateur (?!)

Compactes

(+ sémantique, - données)

Rapidesà calculer et à comparer

Conservation/ non-conservation de

l'arrangement spatial

Invariance(morphologique, pose,

occultation, ...) dépend de l'application 4

N. Boujemaa~ 20

Deux catégories de bases d'images

Bases spécialisées

Contenu homogène

Interprétation objective

Utilisation experte

Mise en correspondance

Reconnaissance d'objets

Robustesse, Efficacité

Évaluation quantitativeBases généralistes

Contenu hétérogène

Interprétation subjective

Utilisation grand public

Similarité perceptuelle

Recherche d'images

Interactivité, Flexibilité

Évaluation qualitative

N. Boujemaa~ 21

Catégories de requêtes

Requête par une image exemple

Requêtes partielles

Requête par ébauche graphique (sketch)

Requête par composition logique

22

Signatures spécifiques

et génériques

N. Boujemaa~ 23

Bases Spécifiques

Principalement applications biométriques

(visages, empreintes)

Très grandes bases

Détection, identification

Algorithmes dédiés

N. Boujemaa~ 24

Visages

Détection et reconnaissance devisages

Défis

•ne pas raterdes visages dans une image et éviterles faux positifs (avec invariance à la pose,

à l'échelle ...)

• descripteurs de visages invariantspar rapport à l'occultation, l'expression facialeet les conditions d'éclairage

N. Boujemaa~ 25

5

N. Boujemaa~ 26N. Boujemaa~ 27

IKONA INRIA

N. Boujemaa~ 28

Reconnaissance de visages

N. Boujemaa~ 29

N. Boujemaa~ 30

DSW face signature

Entropy map

Dyn. Prog.

N. Boujemaa~ 31

Evaluation on ARF face data base

6

N. Boujemaa~ 32

Audiovisuel

N. Boujemaa~ 33

Détection de Visages

N. Boujemaa~ 34

Segmentation de visages

N. Boujemaa~ 35

Segmentation/description de visages

N. Boujemaa~ 36N. Boujemaa~ 37

7

N. Boujemaa~ 44

Bases génériques

Textures et scènes naturelles TableauxImages Télé

N. Boujemaa~ 45

Histogramme de couleur: échantillonner l'espace couleur

Invariant par translation, rotation et échelle

(avec normalisation)

Signature couleur de base

R G B C ccc,))j,i(f(MN1)(hquotesdbs_dbs16.pdfusesText_22
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