Cette thèse s'inscrit dans la problématique de l'indexation et la recherche d'images par le contenu dans des bases d'images volumineuses. Les systèmes traditionnels de recherche d'images par le contenu se composent généralement de trois étapes: l'indexation, la structuration et la recherche. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons plus particulièrement à l'étape de structuration qui vise à organiser, dans une structure de données, les signatures visuelles des images extraites dans la phase d'indexation afin de faciliter, d'accélérer et d'améliorer les résultats de la recherche ultérieure. A la place des méthodes traditionnelles de structuration, nous étudions les méthodes de regroupement des données (clustering) qui ont pour but d'organiser les signatures en groupes d'objets homogènes (clusters), sans aucune contrainte sur la taille des clusters, en se basant sur la similarité entre eux. Afin de combler le fossé sémantique entre les concepts de haut niveau sémantique exprimés par l'utilisateur et les signatures de bas niveau sémantique extraites automatiquement dans la phase d'indexation, nous proposons d'impliquer l'utilisateur dans la phase de clustering pour qu'il puisse interagir avec le système afin d'améliorer les résultats du clustering, et donc améliorer les résultats de la recherche ultérieure. En vue d'impliquer l'utilisateur dans la phase de clustering, nous proposons un nouveau modèle de clustering semi-supervisé interactif en utilisant les contraintes par paires (must-link et cannot-link) entre les groupes d'images. Tout d'abord, les images sont regroupées par le clustering non supervisé BIRCH (Zhang et al., 1996). Ensuite, l'utilisateur est impliqué dans la boucle d'interaction afin d'aider le clustering. Pour chaque itération interactive, l'utilisateur visualise les résultats de clustering et fournit des retours au système via notre interface interactive. Par des simples cliques, l'utilisateur peut spécifier les images positives ainsi que les images négatives pour chaque cluster. Il peut aussi glisser les images entre les clusters pour demander de changer l'affectation aux clusters des images. Les contraintes par paires sont ensuite déduites en se basant sur les retours de l'utilisateur ainsi que les informations de voisinage. En tenant compte de ces contraintes, le système réorganise les clusters en utilisant la méthode de clustering semi-supervisé proposée dans cette thèse. La boucle d'interaction peut être répétée jusqu'à ce que le résultat du clustering satisfasse l'utilisateur. Différentes stratégies pour déduire les contraintes par paires entre les images sont proposées. Ces stratégies sont analysées théoriquement et expérimentalement. Afin d'éviter que les résultats expérimentaux dépendent subjectivement de l'utilisateur humain, un agent logiciel simulant le comportement de l'utilisateur humain pour donner des retours est utilisé pour nos expérimentations. En comparant notre méthode avec la méthode de clustering semi-supervisé la plus populaire HMRF-kmeans (Basu et al., 2004), notre méthode donne de meilleurs résultats.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00934842 |
| Date | 02 October 2013 |
| Creators | Lai, Hien Phuong |
| Publisher | Université de La Rochelle |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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