L'objectif de cette thèse est d'améliorer la recherche d'objets visuels à l'aide de l'interactivité avec l'utilisateur. Notre solution est de construire un système intéractif permettant aux utilisateurs de définir leurs propres concepts visuels à partir de certains mots-clés visuels. Ces mots-clés visuels, qui en théorie représentent les mots visuels les plus informatifs liés à une catégorie d'objets, sont appris auparavant à l'aide d'un algorithme d'apprentissage supervisé et d'une manière discriminative. Le challenge est de construire des mots-clés visuels concis et interprétables. Notre contribution repose sur deux points. D'abord, contrairement aux approches existantes qui utilisent les sacs de mots, nous proposons d'employer les descripteurs locaux sans aucune quantification préalable. Deuxièmement, nous proposons d'ajouter une contrainte de régularisation à la fonction de perte de notre classifieur pour favoriser la parcimonie des modèles produits. La parcimonie est en effet préférable pour sa concision (nombre de mots visuels réduits) ainsi pour sa diminution du temps de prédiction. Afin d'atteindre ces objectifs, nous avons développé une méthode d'apprentissage à instances multiples utilisant une version modifiée de l'algorithme BLasso. BLasso est une forme de boosting qui se comporte similairement au LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). Cet algorithme régularise efficacement la fonction de perte avec une contrainte additive de type $L_1$ et ceci en alternant entre des itérations en avant et en arrière. La méthode proposée est générique dans le sens où elle pourrait être utilisée avec divers descripteurs locaux voire un ensemble structuré de descripteurs locaux qui décrit une région locale de l'image.

L'objectif de cette thèse est d'améliorer la recherche d'objets visuels à l'aide de l'interactivité avec l'utilisateur. Notre solution est de construire un système intéractif permettant aux utilisateurs de définir leurs propres concepts visuels à partir de certains mots-clés visuels. Ces mots-clés visuels, qui en théorie représentent les mots visuels les plus informatifs liés à une catégorie d'objets, sont appris auparavant à l'aide d'un algorithme d'apprentissage supervisé et d'une manière discriminative. Le challenge est de construire des mots-clés visuels concis et interprétables. Notre contribution repose sur deux points. D'abord, contrairement aux approches existantes qui utilisent les sacs de mots, nous proposons d'employer les descripteurs locaux sans aucune quantification préalable. Deuxièmement, nous proposons d'ajouter une contrainte de régularisation à la fonction de perte de notre classifieur pour favoriser la parcimonie des modèles produits. La parcimonie est en effet préférable pour sa concision (nombre de mots visuels réduits) ainsi pour sa diminution du temps de prédiction. Afin d'atteindre ces objectifs, nous avons développé une méthode d'apprentissage à instances multiples utilisant une version modifiée de l'algorithme BLasso. Cet algorithme est une forme de boosting qui se comporte similairement au LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). Il régularise efficacement la fonction de perte avec une contrainte additive de type L1 et ceci en alternant entre des itérations en avant et en arrière. La méthode proposée est générique dans le sens où elle pourrait être utilisée avec divers descripteurs locaux voire un ensemble structuré de descripteurs locaux qui décrit une région locale de l'image. / This thesis is an attempt to improve visual object retrieval by allowing users to interact with the system. Our solution lies in constructing an interactive system that allows users to define their own visual concept from a concise set of visual patches given as input. These patches, which represent the most informative clues of a given visual category, are trained beforehand with a supervised learning algorithm in a discriminative manner. Then, and in order to specialize their models, users have the possibility to send their feedback on the model itself by choosing and weighting the patches they are confident of. The real challenge consists in how to generate concise and visually interpretable models. Our contribution relies on two points. First, in contrast to the state-of-the-art approaches that use bag-of-words, we propose embedding local visual features without any quantization, which means that each component of the high-dimensional feature vectors used to describe an image is associated to a unique and precisely localized image patch. Second, we suggest using regularization constraints in the loss function of our classifier to favor sparsity in the models produced. Sparsity is indeed preferable for concision (a reduced number of patches in the model) as well as for decreasing prediction time. To meet these objectives, we developed a multiple-instance learning scheme using a modified version of the BLasso algorithm. BLasso is a boosting-like procedure that behaves in the same way as Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). It efficiently regularizes the loss function with an additive L1-constraint by alternating between forward and backward steps at each iteration. The method we propose here is generic in the sense that it can be used with any local features or feature sets representing the content of an image region. / تعالج هذه الأطروحة مسألة البحث عن الأشياء في الصور الثابتة و هي محاولة لتحسين نتائج البحث المنتظرة عن طريق تفاعل المستخدم مع النظام . يتمثل الحل المقترح في تصميم نظام تفاعلي يتيح للمستخدم صياغة مفهومه المرئي عن طريق مجموعة مقتضبة من أجزاء صغيرة للصور هي عبارة عن كلمات مفاتيح قد تم تعلمها سابقا عن طريق تعلم آلي استنتاجي . يمكن للمستخدم حينئذ تخصيص أنموذجه أولا بالاختيار ثم بترجيح الأجزاء التي يراها مناسبة . يتمثل التحدي القائم في كيفية توليد نماذج مرئية مفهومة و مقتضبة . نكون قد ساهمنا في هذا المجال بنقطتين أساسيتين تتمثل الأولى في إدماج الواصفات المحلية للصور دون أي تكميم ، و بذلك يكون كل مكون من ناقلات الميزات ذات الأبعاد العالية مرتبط حصريا بمكان وحيد و محدد في الصورة . ثانيا ، نقترح إضافة قيود تسوية لدالة الخسارة من أجل التحصل على حلول متفرقة و مقتضبة . يساهم ذلك في تقلص عدد هذه الأجزاء المرئية و بالتالي في ربح إضافي لوقت التكهن . في إطار تحقيق الأهداف المرسومة ، قمنا بإعداد مشروع تعلم قائم على تعدد الأمثلة يرتكز أساسا على نسخة محورة لخوارزمية بلاسو . تجدر الإشارة في الأخير أنه يمكن توظيف هذا العمل باستخدام نوع أو عدة أنواع من الواصفات المحلية للصور.

Le but des systèmes de recherche d'images est de diriger rapidement l'utilisateur vers des contenus qui sont pertinents par rapport à la requête qu'il a formulée. Après une présentation de la problématique et un état d'art du domaine, cette thèse présente nos contributions dans le cadre de l'apprentissage avec très peu d'exemples qui est propre à l'imagerie satellitaire. Ces contributions se situent principalement autour de l'utilisation de méthodes semi-supervisées pour exploiter l'information contenue dans les données non-labellisées et pallier en quelque sorte la faiblesse et la non-exhaustivité des bases d'apprentissage. Nous présentons deux scénarios d'utilisation de méthodes semi-supervisées. Le premier se place dans le cadre d'un système d'annotation automatique d'images. Le but est alors de détecter les structures inconnues, c'est à dire les ensembles cohérents de données qui ne sont pas représentées dans la base d'apprentissage et ainsi de guider l'utilisateur dans son exploration de la base. Le second scénario concerne les systèmes de recherche interactive d'images. L'idée est d'exploiter une structuration des données, sous la forme d'un clustering par exemple, pour accélérer l'apprentissage (i.e. minimiser le nombre d'itérations de feedback) dans le cadre d'un système avec boucle de pertinence. La nouveauté de nos contributions se situe autour du fait que la plupart des méthodes semi-supervisées ne permettent pas de travailler avec de gros volumes de données comme on en rencontre en imagerie satellitaire ou alors ne sont pas temps-réel ce qui est problématique dans un système avec retour de pertinence où la fluidité des interactions avec l'utilisateur est à privilégier. Un autre problème qui justifie nos contributions est le fait que la plupart des méthodes semi-supervisées font l'hypothèse que la distribution des données labellisées suit la distribution des données non labellisées, hypothèse qui n'est pas vérifiée dans notre cas du fait de la non-exhaustivité des bases d'apprentissage et donc de l'existence de structures inconnues au niveau des données non labellisées. La dernière partie de cette thèse concerne un système de recherche d'objets à l'intérieur d'un schéma de type apprentissage actif. Une stratégie de type "coarse-to-fine" est introduite pour autoriser l'analyse de la base d'images à une taille de patch beaucoup plus "fine" tout en maintenant un nombre raisonnable d'évaluations de la fonction de décision du classificateur utilisé à chaque itération de la boucle d'apprentissage actif. L'idée est d' élaguer de grandes parties de la base de données à une échelle d'analyse dite "grossière'', afin de réserver un traitement plus complexe et plus coûteux sur des zones restreintes et plus prometteuses des images.