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Approche probabiliste hybride pour la recherche d'images par le contenu avec pondération des caractéristiques

机译:通过具有特征权重的内容搜索图像的混合概率方法

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摘要

Durant la dernière décennie, des quantités énormes de documents visuels (images et vidéos) sont produites chaque jour par les scientifiques, les journalistes, les amateurs, etc. Cette quantité a vite démontré la limite des systèmes de recherche d'images par mots clés, d'où la naissance du paradigme qu'on nomme Système de Recherche d'Images par le Contenu, en anglais Content-Based Image Retrieval (CBIR). Ces systèmes visent à localiser les images similaires à une requête constituée d'une ou plusieurs images, à l'aide des caractéristiques visuelles telles que la couleur, la forme et la texture. Ces caractéristiques sont dites de bas-niveau car elles ne reflètent pas la sémantique de l'image. En d'autres termes deux images sémantiquement différentes peuvent produire des caractéristiques bas-niveau similaires. Un des principaux défis de cette nouvelle vision des systèmes est l'organisation de la collection d'images pour avoir un temps de recherche acceptable. Pour faire face à ce défi, les techniques développées pour l'indexation des bases de données textuelles telles que les arbres sont massivement utilisées. Ces arbres ne sont pas adaptés aux données de grandes dimensions, comme c'est le cas des caractéristiques de bas-niveau des images. Dans ce mémoire, nous nous intéressons à ce défi. Nous introduisons une nouvelle approche probabiliste hybride pour l'organisation des collections d'images. Sur une collection d'images organisée hiérarchiquement en noeuds selon la sémantique des images, nous utilisons une approche générative pour l'estimation des mélanges de probabilités qui représentent l'apparence visuelle de chaque noeud dans la collection. Ensuite nous appliquons une approche discriminative pour l'estimation des poids des caractéristiques visuelles. L'idée dans notre travail, est de limiter la recherche seulement aux noeuds qui représentent mieux la sémantique de la requête, ce qui donne une propriété sémantique à la recherche et diminue le fossé sémantique causé par les caractéristiques de bas-niveau.
机译:在过去的十年中,科学家,记者,业余爱好者等每天都产生大量的视觉文档(图像和视频)。这个数量很快证明了关键字对图像搜索系统的限制,因此诞生了称为内容搜索图像检索(CBIR)的范例。这些系统旨在使用视觉特征(例如颜色,形状和纹理)来定位类似于由一个或多个图像组成的查询的图像。这些特征被认为是低级的,因为它们不反映图像的语义。换句话说,两个语义上不同的图像可以产生相似的低级特征。这种新的系统愿景的主要挑战之一是如何组织图像收集,以使其具有可接受的搜索时间。为了应对这一挑战,为索引文本数据库(例如树)而开发的技术被广泛使用。这些树不适合大数据,就像图像的低级特征一样。在本文中,我们对这一挑战感兴趣。我们引入了一种新的混合概率方法来组织图像收集。在根据图像的语义分层组织成节点的图像集合上,我们使用一种生成方法来估计概率混合,这些混合表示了集合中每个节点的视觉外观。然后,我们将判别方法应用于视觉特征权重的估计。我们工作中的想法是将搜索仅限制在更好地表示请求语义的节点上,这为搜索提供了语义属性,并减少了低级特征导致的语义鸿沟。

著录项

  • 作者

    Hamri Touati;

  • 作者单位
  • 年度 2007
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fre
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