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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 buts d'une indexation ?
L'indexation a pour principal objectif de rendre accessibles des informations, que l'on repère pour cela au moyen d'index. L'indexation est le processus selon lequel le contenu d'un document est analysé pour être ensuite reformulé dans une forme permettant d'accéder au contenu et de le manipuler.C'est quoi l'indexation en informatique ?
L'indexation est le processus qui consiste à examiner les fichiers, messages électroniques et autres contenus de votre PC, puis de cataloguer leurs informations, telles que les mots et les métadonnées.- 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.
MINISTRE DE L"EDUCATION ET DE LA FORMATION
INSTITUT POLYTECHNIQUE DE HANOI
LÊ THỊ LAN
INDEXATION ET RECHERCHE D"IMAGES
PAR LE CONTENU
Spécialité : Traitement d"Information et CommunicationMÉMOIRE DE MASTER
SOUS LA DIRECTION DE
Dr. Alain BOUCHER
HANOI 2005
Mémoire de Master Indexation et recherche des images par le contenu
1Remerciements
Je tiens tout d"abord à remercier Alain Boucher, professeur à l"Institut de la Francophonie pour l"Informatique (IFI), responsable du groupe de recherche en traitement d"images à MICA, qui m"a donné ce sujet et m"a encadré pendant mon Master. Il a toujours été à mon écoute et son point de vue complémentaire est souvent été très utile. Je souhaite également exprimer ma gratitude à Nguyen Trong Giang, directeur du Centre MICA, directeur du centre doctoral de l"Institut Polytechnique de Hanoi, Pham Thi Ngoc Yen, directeur adjoint au Centre MICA, Eric Castelli, directeur adjoint du Centre MICA qui m"ont accepté dans leur centre de recherche et m"ont donné beaucoup d"aides. Je tiens à remercier mes professeurs dans la faculté de la Technologie de l"Information de l"Institut Polytechnique de Hanoi. Ils m"ont donné des connaissances fondamentales qui sont très utiles pour poursuivre mes études. Merci également à tous mes collègues du Centre MICA et mes amis à l"IFI et dans ma classe de Master, Dang Thanh Ha pour sa coopération pendant 3 mois, Do Thi Thanh Hien pour les démarches administratives, et les autres pour leur soutien. Je voudrais remercier le projet Orion de l"INRIA pour avoir permis l"utilisation de la base de Pollen et pour les discussions sur l"ontologie. Merci également aux chercheurs, aux professeurs dans le monde entier qui ont donné leurs articles, leurs bases d"images disponibles sur l"Internet librement. Enfin je remercie mes proches, mes parents, mes soeurs, pour leur soutien et leur confiance tout au long de cette épreuve.Mémoire de Master Indexation et recherche des images par le contenu
2Résumé
Le travail présenté dans ce rapport est mon travail pendant mon Master auCentre MICA.
L"objectif de mon travail est d"étudier l"état de l"art des méthodes et des systèmes déjà existants à l"heure actuelle et de construire un système d"indexation et de recherche d"images par le contenu à partir de ces connaissances. A MICA, nous construisons un système d"indexation et de recherche d"images par le contenu symbolique en héritant les techniques déjà existantes et en rajoutant nos idées. Nous orientons notre recherche vers la recherche d"images par le contenu sémantique. Donc nous étudions des voies de recherche d"images par le contenu sémantique, testons notre système avec le retour de pertinence. Avec le retour de pertinence, nous développons une interface traditionelle et proposons une interface graphique 2D. Nous pensons que l"interface graphique 2D donne une façon flexible pour afficher des résultats et pour interagir avec l"utilisateur. Avec cette interface, une méthode de retour de pertinence avec des images positives a été appliquée. Mots clés : indexation et recherche d"images par le contenu, retour de pertinence, interprétation sémantique.Mémoire de Master Indexation et recherche des images par le contenu
3Table des matières
Chapitre 1: Introduction.....................................................................................10
1.1. Contexte du travail.....................................................................................10
1.2. Objectifs.......................................................................................................11
1.3. Contenu du rapport....................................................................................11
Chapitre 2: Recherche d"images par le contenu symbolique ..........................122.1. Etat de l"art .................................................................................................12
2.1.1. Architecture du système d"indexation et recherche d"images...............13
2.1.2. Les requêtes...........................................................................................15
2.1.3. Caractéristiques symboliques................................................................20
2.1.4. Mesures pour évaluer un système..........................................................28
2.2. Notre système de recherche par le contenu symbolique.........................34
2.2.1. Des caractéristiques choisises................................................................34
2.2.2. Les bases d"images utilisées..................................................................40
2.2.3. Une image requête et plusieurs images requêtes...................................44
2.2.4. Nos résultats...........................................................................................47
Chapitre 3: Recherche d"images par le contenu sémantique ..........................673.1. Etat de l"art .................................................................................................67
3.1.1. Retour de pertinence..............................................................................68
3.1.2. Ontologie ...............................................................................................72
3.2. Notre système de recherche d"images par le contenu sémantique........77
3.2.1. Le retour de pertinence avec l"interface traditionnelle..........................77
Mémoire de Master Indexation et recherche des images par le contenu
43.2.2. Le retour de pertinence avec notre interface.........................................82
3.2.3. Nos résultats...........................................................................................87
Chapitre 4: Conclusion et perspectives..............................................................94
4.1. Conclusions .................................................................................................94
4.2. Perspectives.................................................................................................95
4.2.1. Améliorer notre système d"indexation et recherche par le contenu......95
4.2.2. La base d"images MICA ........................................................................96
4.2.3. Caractérisation des bases d"images pour l"évaluation............................99
4.2.4. Le projet IRIS......................................................................................102
Annexe1 - Transformation d"une image RVB en une image TSV ................105 Annexe2- Normaliser la distance - Gaussien ...................................................106Mémoire de Master Indexation et recherche des images par le contenu
5Table des figures
Fig. 2-1: L"architecture d"un système d"indexation et recherche d"images parle contenu .................................................................................................14
Fig. 2-2 : Trois façons pour donner une requête dans CBIR (Deselaers, 2003) Fig. 2-3 : Un exemple de recherche d"images dans Google...........................16 Fig. 2-4 : Une requête par esquisse dans QBIC (QBIC).................................17 Fig. 2-5 : Une requête par image dans Blobworld (Blobworld).....................17Fig. 2-6 : Une requête par régions...................................................................18
Fig. 2-7 : Un exemple quand l"utilisateur essaie de rechercher des images de voitures. La colonne de gauche affiche les résultats quand il n"y a qu"un exemple. La colonne de droite affiche les résultats quand il y a deux exemples (Nakazato, 2002)......................................................................20 Fig. 2-8 : Deux découpages différents de l"image. (a) Découpage en grille de l"image. (b) Découpage par la segmentation division-fusion de l"image.25 Fig. 2-9 : Le rappel et la précision pour une requête (Yates, 1999)...............30 Fig. 2-10 : Une courbe de rappel et précision.................................................31 Fig. 2-11 : L"histogramme et l"histobin..........................................................35 Fig. 2-12 : 10 classes de la base de Wang (Deselaers, 2003).........................41 Fig. 2-13 : Les objets utilisés dans COIL-100(Deselaers, 2003)....................42 Fig. 2-14 : Les objets utilisés dans COIL-20 (Deselaers, 2003).....................42 Fig. 2-15 : Quelques images exemples de la base de Pollens.........................43 Fig. 2-16 : Quelques images exemples dans la base de CUReT(CUReT) .....44 Fig. 2-17 : Quelques images exemples dans la base de Fei-Fei .....................44 Fig. 2-18 : Notre interface développée pour le système d"indexation et recherche d"images par le contenu...........................................................48Mémoire de Master Indexation et recherche des images par le contenu
6 Fig. 2-19 : Quelques résultats avec la base de Wang......................................49 Fig. 2-20 : Les courbes de rappel et précision avec la base de Wang avec lesdifférentes caractéristiques.......................................................................51
Fig. 2-21 : Les courbes de rappel et précision de chaque classe de la base de Wang avec les différentes caractéristiques ..............................................53 Fig. 2-22 : Quelques résultats avec la base Coil, des images en rouge sont desimages non-pertinentes.............................................................................54
Fig. 2-23 : Les courbes de rappel et précision avec la base de Coil 100 avecles différentes caractéristiques .................................................................56
Fig. 2-24 : Les courbes de rappel et précision pour la base de Pollens avecdifférentes caractéristiques.......................................................................57
Fig. 2-25 : Quelques résultats avec la base de FeiFei, les images en rouge sont des images non-pertinentes ......................................................................59 Fig. 2-26 : Les courbes de rappel et précision avec la base de Fei-Fei avec lesdifférentes caractéristiques.......................................................................61
Fig. 2-27 : Résultat avec une seule image requête, qui est grande et au milieude la figure................................................................................................62
Fig. 2-28 : Le résultat avec la méthode de combinaison par distance minimale en rajoutant une image avec les images requêtes indiquées par un point vert au milieu et montrées dans le coin inférieur gauche.........................63 Fig. 2-29 : Le résultat avec la méthode de combinaison linéaire en rajoutant une image, avec les images requêtes indiquées par un point vert au milieu et montrées dans le coin inférieur gauche................................................64 Fig. 2-30 : Le résultat avec la méthode de combinaison par distance minimale en rajoutant deux images, avec les images requêtes indiquées par un point vert au milieu et montrées dans le coin inférieur gauche.........................65quotesdbs_dbs2.pdfusesText_2[PDF] la bastille paris
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