Contributions pour la Recherche d'Images par Composantes Visuelles

• Main Author: Fauqueur, Julien
• Language: FRE
• Published: Université de Versailles-Saint Quentin en Yvelines 2003
• Subjects: [INFO:INFO_HC] Computer Science/Human-Computer Interaction; recherche d'images par le contenu; segmentation d'image; descripteur visuel; recherche d'images par régions d'intéret; requetes booleennes par composition de regions
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00007090; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/04/71/70/PDF/tel-00007090.pdf

Dans le contexte de la recherche d'information par le contenu visuel, lorsque l'utilisateur formule une requête visuelle, sa cible de recherche est rarement représentée par une image entière comme le suppose le paradigme classique de recherche par une image exemple. L'image ne doit pas être traitée comme une unité atomique, car elle est généralement constituée d'un ensemble composite de zones visuelles exprimant une certaine sémantique.<br /><br /> Un système de recherche d'information visuelle doit permettre à l'utilisateur de désigner d'une manière explicite la cible visuelle qu'il recherche se rapportant aux différentes composantes de l'image. Notre objectif au cours de ce travail a été de réfléchir à comment définir des clés de recherche visuelle permettant à l'utilisateur d'exprimer cette cible visuelle, de concevoir et d'implémenter efficacement les méthodes correspondantes.<br /><br /> Les contributions originales de cette thèse portent sur de nouvelles approches permettant de retrouver des images à partir de leurs différentes composantes visuelles selon deux paradigmes de recherche distincts.<br /><br /> Le premier paradigme est celui de la recherche par région exemple. Il consiste à retrouver les images comportant une partie d'image similaire à une partie visuelle requête. Pour ce paradigme, nous avons mis au point une approche de segmentation grossière en régions et de description fine de ces régions ensuite. Les régions grossières des images de la base, extraites par notre nouvel algorithme de segmentation non supervisée, représentent les composantes visuellement saillantes de chaque image. Cette décomposition permet à l'utilisateur de désigner séparément une région d'intérêt pour sa requête. La recherche de régions similaires dans les images de la base repose sur un nouveau descripteur de régions (ADCS). Il offre une caractérisation fine, compacte et adaptative de l'apparence photométrique des régions, afin de tenir compte de la spécificité d'une base de descripteurs de régions. Dans cette nouvelle approche, la segmentation est rapide et les régions extraites sont intuitives pour l'utilisateur. La finesse de description des régions améliore la similarité des régions retournées par rapport aux descripteurs existants, compte tenu de la fidélité accrue au contenu des régions.<br /><br /> Notre seconde contribution porte sur l'élaboration d'un nouveau paradigme de recherche d'images par composition logique de catégories de régions. Ce paradigme présente l'avantage d'apporter une solution au problème de la page zéro. Il permet d'atteindre les images, quand elles existent dans la base, qui se rapprochent de la représentation mentale de la cible visuelle de l'utilisateur. Ainsi aucune image ou région exemple n'est nécessaire au moment de la formulation de la requête. Ce paradigme repose sur la génération non-supervisée d'un thésaurus photométrique constitué par le résumé visuel des régions de la base. Pour formuler sa requête, l'utilisateur accède directement à ce résumé en disposant d'opérateurs de composition logique de ces différentes parties visuelles. Il est à noter qu'un item visuel dans ce résumé est un représentant d'une classe photométrique de régions. Les requêtes logiques sur le contenu des images s'apparentent à celles en recherche de texte. L'originalité de ce paradigme ouvre des perspectives riches pour de futurs travaux en recherche d'information visuelle.