Améliorer la recherche par similarité dans une grande base d'images fixes par des techniques de fouille de données

Les images fixes peuvent, entre autre, être décrites au niveau pixel par des descripteurs visuels globaux de couleur, de texture ou de forme. La recherche par le contenu exploite et combine alors ces descripteurs dont le coût de calcul est d'autant plus important que la taille de la base d'images est grande. Les résultats de la recherche sont ensuite classés en fonction de leur similarité à la requête soumise et présentés à l'utilisateur sous forme de liste ordonnée. Un sous-ensemble de descripteurs pourrait cependant suffire à répondre à une recherche par similarité beaucoup plus rapidement, tout en gardant une qualité acceptable des résultats de recherche. Nous proposons pour cela une méthode de sélection automatique des descripteurs visuels qui exploite les règles d'association pour élaborer des stratégies d'exécution réduisant le temps de la recherche par le contenu dans de grandes bases d'images fixes. Dans cette thèse, nous présentons également comment une recherche par le contenu peut être adaptée pour proposer des résultats intermédiaires qui sont fusionnés de façon progressive avec l'avantage pour l'utilisateur, d'une part, de ne pas attendre que toute la base ait été parcourue avant de fournir un résultat et, d'autre part, de lui permettre de stopper la requête en cours d'exécution. Les expérimentations conduites sur des bases d'images réelles montrent que notre méthode améliore notablement les temps de réponse. Elles confirment aussi l'intérêt de la combinaison des descripteurs globaux pour la recherche d'images par le contenu.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocRENNES-INRIA Rennes Irisa (352382340) / SudocSudocFranceF