Les travaux présentés dans ce mémoire de thèse abordent sous différents angles très intéressants, un sujet vaste et ambitieux : l'interprétation de plans cadastraux couleurs.Dans ce contexte, notre approche se trouve à la confluence de différentes thématiques de recherche telles que le traitement du signal et des images, la reconnaissance de formes, l'intelligence artificielle et l'ingénierie des connaissances. En effet, si ces domaines scientifiques diffèrent dans leurs fondements, ils sont complémentaires et leurs apports respectifs sont indispensables pour la conception d'un système d'interprétation. Le centre du travail est le traitement automatique de documents cadastraux du 19e siècle. La problématique est traitée dans le cadre d'un projet réunissant des historiens, des géomaticiens et des informaticiens. D'une part nous avons considéré le problème sous un angle systémique, s'intéressant à toutes les étapes de la chaîne de traitements mais aussi avec un souci évident de développer des méthodologies applicables dans d'autres contextes. Les documents cadastraux ont été l'objet de nombreuses études mais nous avons su faire preuve d'une originalité certaine, mettant l'accent sur l'interprétation des documents et basant notre étude sur des modèles à base de graphes. Des propositions de traitements appropriés et de méthodologies ont été formulées. Le souci de comblé le gap sémantique entre l'image et l'interprétation a reçu dans le cas des plans cadastraux étudiés une réponse.

Le travail de cette thèse s'inscrit dans le cadre de la modélisation et de la reconnaissance d'objets par leur apparence et par des descripteurs locaux. Nous partons, dans une première partie de cette thèse, d'images d'où sont extraits des contours puis des segments approchant ces derniers. À partir de ces segments, nous calculons des descripteurs locaux, appelés quasi-invariants, qui ont la particularité d'être très stables par rapport à des changements modérés de point de vue. En stockant ces quasi-invariants dans une structure adaptée, et en modélisant un objet 3D par un ensemble limité de vues 2D, nous montrons qu'il est possible de reconnaître des objets sous tout angle de vue. La reconnaissance est obtenue en deux étapes. D'abord les quasi-invariants locaux entre image et modèles sont mis en correspondance en utilisant une méthode d'indexation. Ensuite, une vérification globale exprimant une cohérence géométrique permet de filtrer des appariements erronés et de sélectionner le modèle le plus semblable à l'image. Constatant des faiblesses dans l'extraction et dans le pouvoir discriminant des descripteurs initiaux, nous étendons ensuite notre approche pour fournir une méthode d'intégration avec toute une classe de méthodes locales existantes. Les résultats expérimentaux fournis par cette extension forment une validation complète de notre travail. Dans un deuxième temps, nous analysons le problème de la complexité algorithmique soulevé par le genre d'approches utilisées. En effet, nous montrons formellement que certaines méthodes d'indexation sont très mal adaptées à la reconnaissance par descripteurs locaux dès lors que ces descripteurs évoluent dans un espace de dimension élevée. La complexité est telle, que, dans certains cas, elle peut dépasser celle d'une comparaison séquentielle de tous les modèles et leurs descripteurs. Nous montrons quels sont ces cas, et ce qui peut être fait pour les éviter.

Dans le cadre du traitement automatique de courriers entrants, nous présentons dans cette thèse l'étude, la conception et la mise en \oe uvre d'un système d'extraction de champs numériques dans des documents manuscrits quelconques. En effet, si la reconnaissance d'entités manuscrites isolées peut être considérée comme un problème en partie résolu, l'extraction d'information dans des images de documents aussi complexes et peu contraints que les courriers manuscrits libres reste à ce jour un réel défi. Ce problème nécessite aussi bien la mise en \oe uvre de méthodes classiques de reconnaissance d'entités manuscrites que de méthodes issues du domaine de l'extraction d'information dans des documents électroniques. Notre contribution repose sur le développement de deux stratégies différentes : la première réalise l'extraction des champs numériques en se basant sur les techniques classiques de reconnaissance de l'écriture, alors que la seconde, plus proche des méthodes utilisées pour l'extraction d'information, réalise indépendamment la localisation et la reconnaissance des champs. Les résultats obtenus sur une base réelle de courriers manuscrits montrent que les choix plus originaux de la seconde approche se révèlent également plus pertinents. Il en résulte un système complet, générique et industrialisable répondant à l'une des perspectives émergentes dans le domaine de la lecture automatique de documents manuscrits : l'extraction d'informations complexes dans des images de documents quelconques.

Ma thèse a pour thème la lutte pour la reconnaissance menée dans le cadre d'un État multinational qui est aujourd'hui institué en Bolivie comme modèle d'organisation politique. Parler de reconnaissance m'amènera à parler également de majorités traitées comme « minorités » nationales à l'intérieur de l'État-nation, et plus particulièrement de la relation qu'ont entretenue les autochtones boliviens avec l'État et la société. Pour moi, parler de reconnaissance suppose qu'il faut réfléchir sur les asymétries créées durant la colonie et renforcées par le système libéral et sa gouvernance dans la République. Les asymétries auxquelles je fais référence se fondent entre autres sur la différenciation d'application et de distribution de droits qui a nui l'autonomie des individus et particulièrement celle des Autochtones. Le vécu des autochtones boliviens s'est passé dans un cadre de déni de justice. En ce sens, l'injustice - ou déni de justice - est un élément crucial dans la mesure où elle permet d'organiser et de structurer l'ensemble des règles (Constitution politique de l'État et diverses lois) justifiant la discrimination, l'exclusion, la disqualification et l'invisibilité des Autochtones. Par ailleurs, le mépris et le déni de justice ont été les éléments ayant mobilisé les méprisés autour de la lutte pour la reconnaissance. C'est pour cela qu'à juste titre Nancy Fraser signale que « c'est à partir de l'injustice vécue que se déploie la lutte pour la reconnaissance » (Fraser 2002) de tous ces groupes marginalisés et méprisés (femmes, minorités visibles, homosexuels, trans et autochtones). J'ai dressé une analyse sociohistorique de la relation des autochtones avec l'État (au sens large : État colonial et républicain) pour examiner la non-reconnaissance dans le contexte. Je montre que les différents rapports souvent conflictuels entre les institutions et les Autochtones le sont en raison du refus de reconnaissance des cultures autochtones. J'ai également analysé les différentes constitutions du pays - dix-sept en tout - qui montrent une répétition sinon une résistance à intégrer les Autochtones. On voit notamment très clairement à travers l'article de la citoyenneté que l'on renforce l'exclusion de l'Indien. J'analyse aussi ce que j'ai appelé l'exclusion imaginaire à travers l'actualité bolivienne où l'on voit émerger de manière frappante un racisme et une discrimination sans gêne et où l'on procède à la disqualification de l'Indien. Enfin, étant donné que les mouvements sociaux et autochtones ont modifié le statu quo, on assiste aujourd'hui à une refonte de fond en comble du cadre normatif qui a permis, entre autres, l'égalisation des droits (quoique pour certaines nations cela soit encore formel), mais qui est en train d'être révoqué par les personnes ayant souffert du déni de justice. J'affirme dans ma thèse que ce cadre normatif n'est pas le seul garant de la « vie ensemble », mais qu'il constitue néanmoins un pas important dans la « bonne direction » - d'autant plus que la société bolivienne nécessitait un cadre permettant le déploiement de ses différentes nations (au nombre de 36 selon la Nouvelle Constitution politique de l'État). C'est à la lumière de l'actualité politique que j'ai pu faire dans cette thèse une évaluation de ce que les Autochtones ont appelé la Refondation du pays, même si l'actualité dépasse aujourd'hui l'étude effectuée. Selon les Autochtones, le cadre normatif aurait permis un premier pas vers la refondation du pays. Toutefois, si la refondation suppose pour moi la reconnaissance, il s'agit d'un processus à faire, à construire, et donc d'un processus social. La reconnaissance serait en fin de compte la possibilité du « vivre bien » selon les formes traditionnelles autochtones de partage et de respect, même si les 182 années de vie en marge sont difficiles à effacer. Les relations sociales restent tendues et le gouvernement d'Evo Morales ne parvient pas toujours à respecter les principes du vivre ensemble. Plusieurs groupes autochtones critiquent farouchement sa position, ce que j'ai analysé dans le dernier chapitre de cette thèse. C'est ainsi que j'ai choisi, afin de parler de la reconnaissance, d'examiner le chapitre IV de la Phénoménologie de l'esprit de Hegel, lequel explique en fait la non-reconnaissance en montrant les rapports de domination qui en découlent. J'ai complété ce chapitre avec une discussion plus actuelle sur la reconnaissance à travers Taylor (1997), Honneth (2001), Kymlicka (2002) et Fraser (2005). ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Reconnaissance, non-reconnaissance, Bolivie, autochtones, mouvements autochtones, mouvements sociaux, déni de justice, exclusion imaginaire, exclusion juridique, refondation, décolonisation, constitution politique, plurinational, pluriethnique

Le travail présenté dans cette thèse est basé sur l'étude d'un phénomène appelé convergence phonétique qui postule que deux interlocuteurs en interaction vont avoir tendance à adapter leur façon de parler à leur interlocuteur dans un but communicatif. Nous avons donc mis en place un paradigme appelé " Dominos verbaux " afin de collecter un corpus large pour caractériser ce phénomène, le but final étant de doter un agent conversationnel animé de cette capacité d'adaptation afin d'améliorer la qualité des interactions homme-machine.Nous avons mené différentes études pour étudier le phénomène entre des paires d'inconnus, d'amis de longue date, puis entre des personnes provenant de la même famille. On s'attend à ce que l'amplitude de la convergence soit liée à la distance sociale entre les deux interlocuteurs. On retrouve bien ce résultat. Nous avons ensuite étudié l'impact de la connaissance de la cible linguistique sur l'adaptation. Pour caractériser la convergence phonétique, nous avons développé deux méthodes : la première basée sur une analyse discriminante linéaire entre les coefficients MFCC de chaque locuteur, la seconde utilisant la reconnaissance de parole. La dernière méthode nous permettra par la suite d'étudier le phénomène en condition moins contrôlée.Finalement, nous avons caractérisé la convergence phonétique à l'aide d'une mesure subjective en utilisant un nouveau test de perception basé sur la détection " en ligne " d'un changement de locuteur. Le test a été réalisé à l'aide signaux extraits des interactions mais également avec des signaux obtenus avec une synthèse adaptative basé sur la modélisation HNM. Nous avons obtenus des résultats comparables démontrant ainsi la qualité de notre synthèse adaptative.

Une entité qui remplit les critères classiques de l’État, en se constituant en une autorité gouvernementale stable et indépendante qui exerce un contrôle effectif sur une population déterminée dans un territoire délimité, est un État selon le droit international, et ce indépendamment de la question de savoir si elle est reconnue par les autres États ou autres sujets du droit international. Une non-reconnaissance discrétionnaire, opposée par certains États à une telle entité étatique, signifie tout au plus un refus d’entrer en relations diplomatiques et autres avec cet État non-reconnu. En revanche, une non-reconnaissance imposée par le droit international général ou par une résolution contraignante d’une organisation internationale se traduit non seulement par le refus d’entretenir des relations facultatives avec l’entité non-reconnue, mais aussi par la négation de son statut étatique. L’étude de la situation juridique des entités étatiques non-reconnues montre que le droit international ne considère pas ces entités comme des zones de non-droit qui ne peuvent générer aucun acte ou aucune relation dans l’ordre international. Tout au contraire, les États prennent acte de l’existence des entités non-reconnues et établissent des relations avec elles dans le cadre défini par le droit international général ou les résolutions des organes des Nations Unies. La non-reconnaissance représente seulement la position hostile adoptée par les États non-reconnaissants envers une entité étatique pour des raisons politiques ou comme réaction à une violation du droit international. / An entity that fulfils classical criteria for statehood, in constituting a stable and independant governmental authority having an effectif control on a certain population in a certain territory is a State in terms of international law, notwithstanding its recognition by other States or other international law subjects. A discretionary non-recognition adopted by certains States towards such an entity means atmost a refusal to enter in diplomatical or other relations with this unrecognised entity. On the other hand, a non-recognition imposed by general international law or by a mandatory resolution of an international organisation signifies not only a refusal to enter in optional relations with the unrecognised entity but also a denial of its state status.The study of the legal situation of unrecognised entities shows that international law does not consider these entities as a land without law that can produce no act or relation in international order. On the contrary, the States take notice of the existance of unrecognised entities and establish relations with them in the framework of general international law or the resolutions of United Nations organs. Non-recognition represents only an unfriendly position adopted by non-recognising States towards the unrecognised entity for political reasons or as a response to an international law violation.

Vidéo d'interprétation et de compréhension est l'un des objectifs de recherche à long terme dans la vision par ordinateur. Vidéos réalistes tels que les films présentent une variété de problèmes difficiles d'apprentissage machine, telles que la classification d'action / récupération d'action, de suivi humaines, la classification interaction homme / objet, etc Récemment robustes descripteurs visuels pour la classification vidéo ont été développés, et ont montré qu'il est possible d'apprendre classificateurs visuels réalistes des paramètres difficile. Toutefois, afin de déployer des systèmes de reconnaissance visuelle à grande échelle dans la pratique, il devient important d'aborder l'évolutivité des techniques. L'objectif principal est cette thèse est de développer des méthodes évolutives pour l'analyse de contenu vidéo (par exemple pour le classement ou la classification). / Video interpretation and understanding is one of the long-term research goals in computer vision. Realistic videos such as movies present a variety of challenging machine learning problems, such as action classification/action retrieval, human tracking, human/object interaction classification, etc. Recently robust visual descriptors for video classification have been developed, and have shown that it is possible to learn visual classifiers in realistic difficult settings. However, in order to deploy visual recognition systems on large-scale in practice it becomes important to address the scalability of the techniques. The main goal is this thesis is to develop scalable methods for video content analysis (eg for ranking, or classification).

Cette thèse est motivée par le diagnostic, l’évaluation, la maintenance et la promotion de l’indépendance des personnes souffrant de maladies démentielles pour leurs activités de la vie quotidienne. Dans ce contexte nous nous intéressons à la reconnaissance automatique des activités de la vie quotidienne.L’analyse des vidéos de type égocentriques (où la caméra est posée sur une personne) a récemment gagné beaucoup d’intérêt en faveur de cette tâche. En effet de récentes études démontrent l’importance cruciale de la reconnaissance des objets actifs (manipulés ou observés par le patient) pour la reconnaissance d’activités et les vidéos égocentriques présentent l’avantage d’avoir une forte différenciation entre les objets actifs et passifs (associés à l’arrière plan). Une des approches récentes envers la reconnaissance des éléments actifs dans une scène est l’incorporation de la saillance visuelle dans les algorithmes de reconnaissance d’objets. Modéliser le processus sélectif du système visuel humain représente un moyen efficace de focaliser l’analyse d’une scène vers les endroits considérés d’intérêts ou saillants,qui, dans les vidéos égocentriques, correspondent fortement aux emplacements des objets d’intérêt. L’objectif de cette thèse est de permettre au systèmes de reconnaissance d’objets de fournir une détection plus précise des objets d’intérêts grâce à la saillance visuelle afin d’améliorer les performances de reconnaissances d’activités de la vie de tous les jours. Cette thèse est menée dans le cadre du projet Européen Dem@care.Concernant le vaste domaine de la modélisation de la saillance visuelle, nous étudions et proposons une contribution à la fois dans le domaine "Bottom-up" (regard attiré par des stimuli) que dans le domaine "Top-down" (regard attiré par la sémantique) qui ont pour but d’améliorer la reconnaissance d’objets actifs dans les vidéos égocentriques. Notre première contribution pour les modèles Bottom-up prend racine du fait que les observateurs d’une vidéo sont normalement attirés par le centre de celle-ci. Ce phénomène biologique s’appelle le biais central. Dans les vidéos égocentriques cependant, cette hypothèse n’est plus valable.Nous proposons et étudions des modèles de saillance basés sur ce phénomène de biais non central.Les modèles proposés sont entrainés à partir de fixations d’oeil enregistrées et incorporées dans des modèles spatio-temporels. Lorsque comparés à l’état-de-l’art des modèles Bottom-up, ceux que nous présentons montrent des résultats prometteurs qui illustrent la nécessité d’un modèle géométrique biaisé non-centré dans ce type de vidéos. Pour notre contribution dans le domaine Top-down, nous présentons un modèle probabiliste d’attention visuelle pour la reconnaissance d’objets manipulés dans les vidéos égocentriques. Bien que les bras soient souvent source d’occlusion des objets et considérés comme un fardeau, ils deviennent un atout dans notre approche. En effet nous extrayons à la fois des caractéristiques globales et locales permettant d’estimer leur disposition géométrique. Nous intégrons cette information dans un modèle probabiliste, avec équations de mise a jour pour optimiser la vraisemblance du modèle en fonction de ses paramètres et enfin générons les cartes d’attention visuelle pour la reconnaissance d’objets manipulés. [...] / The rationale and motivation of this PhD thesis is in the diagnosis, assessment,maintenance and promotion of self-independence of people with dementia in their InstrumentalActivities of Daily Living (IADLs). In this context a strong focus is held towardsthe task of automatically recognizing IADLs. Egocentric video analysis (cameras worn by aperson) has recently gained much interest regarding this goal. Indeed recent studies havedemonstrated how crucial is the recognition of active objects (manipulated or observedby the person wearing the camera) for the activity recognition task and egocentric videospresent the advantage of holding a strong differentiation between active and passive objects(associated to background). One recent approach towards finding active elements in a sceneis the incorporation of visual saliency in the object recognition paradigms. Modeling theselective process of human perception of visual scenes represents an efficient way to drivethe scene analysis towards particular areas considered of interest or salient, which, in egocentricvideos, strongly corresponds to the locus of objects of interest. The objective of thisthesis is to design an object recognition system that relies on visual saliency-maps to providemore precise object representations, that are robust against background clutter and, therefore,improve the recognition of active object for the IADLs recognition task. This PhD thesisis conducted in the framework of the Dem@care European project.Regarding the vast field of visual saliency modeling, we investigate and propose a contributionin both Bottom-up (gaze driven by stimuli) and Top-down (gaze driven by semantics)areas that aim at enhancing the particular task of active object recognition in egocentricvideo content. Our first contribution on Bottom-up models originates from the fact thatobservers are attracted by a central stimulus (the center of an image). This biological phenomenonis known as central bias. In egocentric videos however this hypothesis does not alwayshold. We study saliency models with non-central bias geometrical cues. The proposedvisual saliency models are trained based on eye fixations of observers and incorporated intospatio-temporal saliency models. When compared to state of the art visual saliency models,the ones we present show promising results as they highlight the necessity of a non-centeredgeometric saliency cue. For our top-down model contribution we present a probabilisticvisual attention model for manipulated object recognition in egocentric video content. Althougharms often occlude objects and are usually considered as a burden for many visionsystems, they become an asset in our approach, as we extract both global and local featuresdescribing their geometric layout and pose, as well as the objects being manipulated. We integratethis information in a probabilistic generative model, provide update equations thatautomatically compute the model parameters optimizing the likelihood of the data, and designa method to generate maps of visual attention that are later used in an object-recognitionframework. This task-driven assessment reveals that the proposed method outperforms thestate-of-the-art in object recognition for egocentric video content. [...]

Cette thèse présente une étude pour l'interprétation automatique d'images en milieu urbain. Nous proposons une application permettant de reconnaître différents monuments au sein d'images représentant des scènes complexes. La problématique principale est ici de différencier l'information locale extraite des points d'intérêt du bâtiment recherché parmi tous les points extraits de l'image. En effet, la particularité d'une image en milieu urbain vient de la nature publique de la scène. L'objet que l'on cherche à identifier est au milieu de divers autres objets pouvant interférer avec ce dernier. Nous présentons dans une première partie un état de l'art des méthodes de reconnaissance d’images en se concentrant sur l'utilisation de points d'intérêts locaux ainsi que des bases de données pouvant être employées lors des phases d'expérimentation. Nous retenons au final le modèle de sac de mots (BOW) appliqué aux descripteurs locaux SIFT (Scale-Invariant Feature Transform). Dans un second temps nous proposons une approche de classification des données locales faisant intervenir le modèle de machine à vecteurs de support (SVM). L'intérêt présenté dans cette approche proposée est le faible nombre de données requises lors de la phase d'entraînement des modèles. Différentes stratégies d'entraînement et de classification sont exposées ici. Une troisième partie suggère l'ajout d'une correction géométrique de la classification obtenue précédemment. Nous obtenons ainsi une classification non seulement de l'information locale mais aussi visuelle permettant ainsi une cohérence géométrique de la distribution des points d'intérêt. Enfin, un dernier chapitre présente les résultats expérimentaux obtenus, notamment sur des bâtiments de Paris et d'Oxford / This thesis presents a study for an automatic interpretation of urban images. We propose an application for the retrieval of different landmarks in images representing complex scenes. The main issue here is to differentiate the local information extracted from the key-points of the desired building from all the points extracted within the entire image. Indeed, an urban area image is specific by the public nature of the scene depicted. The object sought to be identified is fused within various other objects that can interfere. First of all, we present a state of the art about image recognition and retrieval methods focusing on local points of interest. Databases that can be used during the phases of experimentation are also exposed in a second chapter. We finally retain the Bag of Words modèle applied to local SIFT descriptors. In a second part, we propose a local data classification approach involving the Support Vector Machine model. The interest shown with this proposed approach is the low number of data required during the training phase of the models. Different training and classification strategies are also discussed. A third step suggests the addition of a geometric correction on the classification obtained previously. We thus obtain a classification not only for the local information but also for the visual information allowing thereby a geometric consistency of the points of interest. Finally, a last chapter presents the experimental results obtained, in particular involving images of buildings in Paris and Oxford

Résumé : L’expansion des images sur le Web a provoqué le besoin de mettre en œuvre des méthodes de classement d’images précises pour plusieurs applications notamment la cybersécurité. L’extraction des caractéristiques est une étape primordiale dans la procédure du classement des images vu son impact direct sur la performance de la catégorisation finale des images et de leur classement. L’objectif de cette étude est d’analyser l’état de l’art des différents espaces de caractéristiques pour évaluer leur efficacité dans le contexte de la reconnaissance de forme pour les applications de cybersécurité. Les expériences ont montré que les descripteurs de caractéristiques HOG et GIST ont une performance élevée. Par contre, cette dernière se dégrade face aux transformations géométriques des objets dans les images. Afin d’obtenir des systèmes de classement d’image plus fiables basés sur ces descripteurs, nous proposons deux méthodes. Dans la première méthode (PrMI) nous nous concentrons sur l’amélioration de la propriété d’invariance du système de classement par tout en maintenant la performance du classement. Dans cette méthode, un descripteur invariant par rapport à la rotation dérivé de HOG est utilisé (RIHOG) dans une technique de recherche "top-down" pour le classement des images. La méthode (PrMI) proposée donne non seulement une robustesse face aux transformations géométriques des objets, mais aussi une performance élevée similaire à celle de HOG. Elle est aussi efficace en terme de coût de calcul avec une complexité de l’ordre de O(n). Dans la deuxième méthode proposée (PrMII), nous nous focalisons sur la performance du classement en maintenant la propriété d’invariance du système de classement. Les objets sont localisés d’une façon invariante aux changement d’échelle dans l’espace de caractéristiques de covariance par région. Ensuite elles sont décrites avec les descripteurs HOG et GIST. Cette méthode procure une performance de classement meilleure en comparaison avec les méthodes implémentées dans l’étude et quelques méthodes CBIR expérimentées sur les données Caltech-256 dans les travaux antérieurs. // Abstract : The tremendous growth of accessible online images (Web images), provokes the need to perform accurate image ranking for applications like cyber-security. Fea­ture extraction is an important step in image ranking procedures due to its direct impact on final categorization and ranking performance. The goal of this study is to analyse the state of the art feature spaces in order to evaluate their efficiency in the abject recognition context and image ranking framework for cyber-security applications. Experiments show that HOG and GIST feature descriptors exhibit high ranking performance. Whereas, these features are not rotation and scale invariant. In order to obtain more reliable image ranking systems based on these feature spaces, we proposed two methods. In the first method (PrMI) we focused on improving the invariance property of the ranking system while maintaining the ranking perfor­mance. In this method, a rotation invariant feature descriptor is derived from HOC (RIHOC). This descriptor is used in a top-down searching technique to caver the scale variation of the abjects in the images. The proposed method (PrMI) not only pro­ vides robustness against geometrical transformations of objects but also provides high ranking performance close to HOC performance. It is also computationally efficient with complexity around O(n). In the second proposed method (PrMII) we focused on the ranking performance while maintaining the invariance property of the ranking system. Objects are localized in a scale invariant fashion under a Region Covariance feature space, then they are described using HOC and CIST features. Finally to ob­ tain better evaluation over the performance of proposed method we compare it with existing research in the similar domain(CBIR) on Caltech-256. Proposed methods provide highest ranking performance in comparison with implemented methods in this study, and some of the CBIR methods on Caltech-256 dataset in previous works.