Un modèle vectoriel relationnel de recherche ...
Document type :
Thèse
Title :
Un modèle vectoriel relationnel de recherche d’information adapté aux images
English title :
A relational vector-space model of information retrieval adapted to images
Author(s) :
Thesis director(s) :
Yves Chiaramella
Philippe Mulhem
Philippe Mulhem
Defence date :
2004-12-22
Accredited body :
Université Joseph Fourier (Grenoble I)
Keyword(s) :
Recherche d’Information
Indexation d’Images
Modèle Vectoriel
Graphe Conceptuel
Pondération
Évaluation.
Indexation d’Images
Modèle Vectoriel
Graphe Conceptuel
Pondération
Évaluation.
English keyword(s) :
Information Retrieval
Image Indexing
Vector Space Model
Conceptual Graph
Weighting Scheme
Image Indexing
Vector Space Model
Conceptual Graph
Weighting Scheme
HAL domain(s) :
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Informatique [cs]/Recherche d'information [cs.IR]
Informatique [cs]/Recherche d'information [cs.IR]
French abstract :
La démocratisation des systèmes d’acquisition d’images numériques, combinée à l’essor du Web, nécessite la définition de modèles et de systèmes de Recherche d’Information (RI) capables d’accéder rapidement aux images ...
Show more >La démocratisation des systèmes d’acquisition d’images numériques, combinée à l’essor du Web, nécessite la définition de modèles et de systèmes de Recherche d’Information (RI) capables d’accéder rapidement aux images recherchées par des utilisateurs dans de grands volumes de données. L’objectif de ce travail est de définir un modèle de RI adapté aux images, en intégrant une sémantique riche pour la représentation de ces données visuelles et des requêtes des utilisateurs, tout en permettant l’application à de grands corpus. Notre proposition fusionne le modèle vectoriel de RI – modèle éprouvé en RI textuelle – avec le formalisme des Graphes Conceptuels (GC), en se fondant sur l’utilisation de graphes étoiles (GC élémentaires constitués d’une relation connectée à des concepts représentant les objets de l’image) comme descripteurs d’images. Une pondération originale de ces graphes étoiles (fondée sur la taille et la position des objets, ainsi que sur l’hétérogénéité des images) est définie et validée expérimentalement avec soin. Nous montrons que l’intégration des relations dans le modèle vectoriel par le biais des graphes étoiles augmente la précision du système, et la rend comparable à celle des systèmes basés sur la projection de graphes, tout en diminuant le temps de traitement des requêtes des utilisateurs.Show less >
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English abstract : [en]
The increase of digital image acquisition devices, combined to the growth of the Web, requires the definition of Information Retrieval (IR) models and systems providing fast ac- cess to images searched by users among large ...
Show more >The increase of digital image acquisition devices, combined to the growth of the Web, requires the definition of Information Retrieval (IR) models and systems providing fast ac- cess to images searched by users among large amounts of data. The aim of our work is to define an IR model suited to images, integrating a rich semantics for representing these visual data as well as users’ queries, while allowing the application to large corpora. Our proposition merges the vector space model of IR – a widely tested model in textual IR – with Conceptual Graphs (CG) formalism, based on the use of star graphs (a star graph is an elementary CG made up of a single relation connected to some concepts representing image objects) as image descriptors. A novel weighting scheme (based on objects size and posi- tion, as on image heterogeneity) is defined and carefully validated in the experiments. We show that integrating relations into the vector space model through star graphs increases the system precision, and that the results are comparable with graph projection systems, while decreasing the processing time for users’ queries.Show less >
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Language :
Français
Collections :
Source :
Files
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