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dernière décennie donnant naissance à de nombreuses méthodes d'indexation par le contenu de recherche interactive et de navigation dans des bases d'images 



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Annotation indexation et recherche d'images par le texte et le contenu visuel Sabrina Tollari Université Pierre et Marie CURIE – Paris 6



[PDF] indexation et recherche automatique des images - Concordia Library

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.

SHAHRAZAD RAHMÉ

DOCTORAT EN SCIENCES DE

INDEXATION ET

RECHERCHE AUTOMATIQUE

DES IMAGES :

INNOVATION DU POINT DE VUE DES

PROFESSIONNEL.LE.S

20EFORUM SUR LA

RECHERCHE EN

BIBLIOTHÉCONOMIE-

UNIVERSITÉ DE CONCORDIA

AVRIL 2022

PLAN DE

PRÉSENTATION

Contexte et problème de recherche

But de recherche

Etudes précédentes

Résultats attendus

CONTEXTE ET PROBLÈME DE RECHERCHE

Croissance permanente du nombre des

images numériques Donner du temps à chaque image pour refléter son contenu informatif > augmentation du nombre d'images en attente à être indexées. Indexer les images rapidement pour être à jour et risque de perdre l'image contenant un sujet non indexé.

Contexte : expérience personnelle

Limite du nombre des professionnel.le.s

Source : Mitran, 2014 ; Garoscio, 2017 ; Pantic, 2021

BUT DE RECHERCHE

Évaluer la performancedes systèmes

d'images.

Examiner les facteurs influençant leur

utilisabilitépar des professionnel.le.s

ÉTUDES

PRÉCÉDENTES

Besoin des professionnel.le.s

Besoincrucial pour les bibliothèques, les archives et les muséesde concevoir de nouveaux outilspour organizer leurscollections muktimédias, y comprisles images. from the outside a textual description to different contents appears simplifying and inaccurate. And moreover, though the method of analyzing concepts and attributing them a terminological descriptor is often suitable for texts, the same method for

Raieli, 2016, p. 12)

MÉTHODES

Indexation manuelle

Indexation automatique

Indexation hybride

INDEXATION

MANUELLE

Description du context/concept de

Exécutionpar des idexeurs.euseshumain.e.s

Utilisationde termestextuels(vocabulairelibre ou

contrôlé)

Problèmes

Coûtet temps

Insconsitenceentre les indexeurs.euseshumain.e.s

Polysémiede

Langage

EXEMPLEDE

POLYSÉMIE

Une image peutsignifier différentes

choses pour différentespersonnes. unephotographie souriantet unefille se donnantun baiseret une2e fille de côté avec uneexpression furieuse.

Sur la mêmephotographie, on

retrouve joie, de jalousie, de fureuret même de trahison(Bléry, 1981).

INDEXATION

AUTOMATIQUE

Effectuée automatiquement par des systèmes

informatiques.

Extraction de termes visuels au niveau des

pixels, l'unité de base d'une image numérique.

Forme des termes visuels : couleur, forme,

EXEMPLEDE BLOCS/ZONES

SEGMENTATION EN ZONES LOCALES

PLUS PROCHES DES OBJETS

Lan, 2005

PROBLÈME

Le fossé sémantique (semantic gap)

"[S]emantic gap [is] the distance between the high- level conceptual-semantic representation of an object proper of human knowledge and the low-level formal-contentual denotationbelonging to the

Source:

INDEXATION

HYBRIDE

Indexation manuelle + indexation automatique = indexation hybride

Deux étapes:

2. Comparer automatiquement les termes visuels des

images non annotées vs. les termes visuels des images modèles annotées.

1 + 2 = liste de termes textuels accompagnera automatiquement

toutes les images de la base qui sont similaires visuellement avec

MÉTHODESDE RECHERCHE

Requêtetextuelle

Requêtevisuelle

Requêtehybride

REQUÊTE

TEXTUELLE

Le.Lachercheur.euseformulesarequêteavec des termes textuels. Genres des termes: mots-clés, vedettes-sujet, légendes, termesdu vocabulairecontrôléoudu langagenaturel Formesdes termes: noms, adjectifs, verbes, concepts, nomspropres, personnes, événements, lieux. Le systèmedetermine la similaritéentre les termesde la requêteet les termesavec lesquelsles images ontété indexées.

Réponse: unemosaïque.

REQUÊTE

VISUELLE

Le.Lachercheur.euselance sa requête en fournissant au système une image-exemple ou un croquis (sketch) Le système extrait des descripteurs visuels de cet exemple et effectue la recherche pour trouver des images avec des descripteurs similaires. Le calcul de similarité se fait à partir des caractéristiques la similarité entre leurs descripteurs visuels et ceux de

REQUÊTE

HYBRIDE

Le.La chercheur.euse lance une requête à travers un système informatique en utilisant un terme textuel avec une image-exemple en même temps.

EXEMPLESDE PROJETSAVANCÉS

DE TRAITEMENT:

MILIEUX COMMERCIAL ET

MILIEUX DOCUMENTAIRE

GOOGLE LENTILLE

Google Lentille(Google Lens) : application de

reconnaissance visuelle.

Créationen2017, amélioration

technologiqueen2021.

Intégrationmodèle

automatique.

Possibilitéde faire unerequetevisuelle-

textuelle

Exemple: Recherche de de céréales

Google Lens -Search What You See

TINEYE

Requêtepar image-

exemple

À partirimage

situéesur un site Web

À partirimage

enregistréesur

TinEyeReverse Image Search

GALLICA

SIMILITUDES

Projet de Gallica, la bibliothèque

numérique de la Bibliothèque

Nationale de France (BNF)

Indexation basée sur le contenu

similarité visuelle en partant

Gallica

Un prototype testé sur une

collection de 770 000 images

Gallica similitudes (bnf.fr)

GALLICA PIX

Moteurde recherche

iconographique

Identification et extraction de 260

000 illustrations sur 475 000 pages

des collections et de Gallica

Collection de la période1910-1920

Utilisationde artificielle

Résultat: métadonnées

transformées, formatéeset enrichies et ensuiteintégréesdans Gallica Pix

Gallica : recherche d'illustrations(bnf.fr)

NAVIGATOR

NEWSPAPER

Projet de la Bibliothèque du

Congrès (Library of Congress).

Extraction du contenu visuel

de16 millions de pages de journaux américains historiques numérisés.

Exploration de 1.5 million

journaux en ligne.

Recherche des images durant

la période de 1789 à 1963.

Newspaper Navigator (loc.gov)

BESOIN DES PROFESSIONNEL.LE.S

Deux groupes de professionnel.le.s(Chung & Yoon, 2011) :

1. Professionnel.le.s

2. Professionnel.le.saccédant au web pour leurs besoins personnels de la vie

quotidienne.

BESOIN DES PROFESSIONNEL.LE.S

RECHERCHE PAR MOT-

CLÉ

Acceptéepar le groupedes

RECHERCHE PAR IMAGE-

CLÉ

Acceptéepar le groupedes architectes

et des artistes. Besoin de conceptualiser des systèmes plus adaptés aux besoins pratiques (Beaudoin,

2016).

MÉTHODOLOGIEENCOURS

Expériementale

Professionnel.le.sde

Systèmeset de

recherche automatiques

Collecte des données

Lorsde

Analyse des données

Quantitative

Qualitative

MÉTHODOLOGIE

POINT DE SITUATION

Identification des milieux au Québec où

Connaissez-vous un de cesmilieux ?

Mes coordonnées :

Courriel :

shahrazad.rahme@umontreal.ca

LinkedIn :

Shahrazad Rahmé| LinkedIn

Twitter : @shahrazad_rahm

RÉSULTATS

ATTENTUS?

Déterminer à quel point les

réellement servi.e.s par les systèmes leur performance et de leur utilisabilité.

Obtenir de meilleurs résultats qui

permettent une évolution des pratiques automatiques dans leur milieu de travail.

RÉFÉRENCESCITÉES

Beaudoin, J. E. (2014). A framework of image use among archaeologists, architects, art historians and artists. Journal of Documentation,

70(1), 119-147. https://doi.org/10.1108/JD-12-2012-0157

Bléry, G. (1981). La mémoire photographique: Étude de la classification des images et analyse de leur contenu. Interphotothèque, 41,

09-34.

Chung, E., & Yoon, J. (2011). Image needs in the context of image use: An exploratory study. Journal of Information Science, 37(2),

163-177.

Garoscio, P. (2017, janvier 9). 1200 Milliards de photos seront prises en 2017. Economie Matin. http://www.economiematin.fr/news-

Mitran, M. (2014). Annotation via leurcontext spatio-temporal et les métadonnéesdu Web [Thèsede Doctorat]. Université de

Toulouse, Université Toulouse III-Paul Sabatier.

Pantic, N. (2021, juin10). How Many Photos Will Be Taken in 2021?Mylio Blog. https://blog.mylio.com/how-many-photos-will-be-taken-in-

2021-stats/

Raieli, R. (2016). Introducing Multimedia Information Retrieval to libraries. JLIS.It, 7(3), 9-42. https://doi.org/10.4403/jlis.it-11530

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