Extraction de concepts pour la recherche d'images

Ce mémoire traite de l'aspect sémantique de la recherche d'images. Un problème connu dans ce domaine est l'écart sémantique (Semantic Gap ) [31, 42]. Nous commençons par étudier l'annotation des images comme étant un moyen pouvant être utilisé pour réduire ce problème. Nous prés...

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Main Author: Chaouch, Zied
Other Authors: [non identifié]
Language:French
Published: Université de Sherbrooke 2006
Online Access:http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4677
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spelling ndltd-usherbrooke.ca-oai-savoirs.usherbrooke.ca-11143-46772016-04-07T05:24:31Z Extraction de concepts pour la recherche d'images Chaouch, Zied [non identifié] Ce mémoire traite de l'aspect sémantique de la recherche d'images. Un problème connu dans ce domaine est l'écart sémantique (Semantic Gap ) [31, 42]. Nous commençons par étudier l'annotation des images comme étant un moyen pouvant être utilisé pour réduire ce problème. Nous présentons ensuite une application d'annotation d'images que nous avons développée. Nous proposons enfin un outil pour réduire le problème de l'écart sémantique et qui est l'extraction et l'utilisation des concepts (ou encore des modèles). Pour ce faire, nous commençons par extraire un ensemble de caractéristiques de bas niveau sur lesquelles nous construisons nos modèles. Ces caractéristiques sont sélectionnées selon des critères qui répondent à nos besoins. Finalement, des résultats expérimentaux sont présentés pour prouver la validité de nos modèles. 2006 Mémoire 9780494189368 http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4677 fre © Zied Chaouch Université de Sherbrooke
collection NDLTD
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description Ce mémoire traite de l'aspect sémantique de la recherche d'images. Un problème connu dans ce domaine est l'écart sémantique (Semantic Gap ) [31, 42]. Nous commençons par étudier l'annotation des images comme étant un moyen pouvant être utilisé pour réduire ce problème. Nous présentons ensuite une application d'annotation d'images que nous avons développée. Nous proposons enfin un outil pour réduire le problème de l'écart sémantique et qui est l'extraction et l'utilisation des concepts (ou encore des modèles). Pour ce faire, nous commençons par extraire un ensemble de caractéristiques de bas niveau sur lesquelles nous construisons nos modèles. Ces caractéristiques sont sélectionnées selon des critères qui répondent à nos besoins. Finalement, des résultats expérimentaux sont présentés pour prouver la validité de nos modèles.
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