Return to search

Hiérarchies sémantiques pour l'annotation multifacette d'images

Cette thèse a pour sujet l'annotation automatique d'images. Pour plus de souplesse, nous utilisons un vocabulaire structuré, permettant de construire des annotations multifacettes et à différents niveaux d'interprétation. Une annotation prend alors la forme d'un ensemble de multilabels associés à des indices de confiance et permet d'exprimer un compromis fiabilité/précision sémantique. Le traitement proposé se déroule en deux phases : extraction de caractéristiques informatives et calcul de probabilités normalisées sur un espace de multilabels. Chacune exploite des mécanismes d'apprentissage. La démarche est évaluée sur deux jeux de données : un ensemble d'images de voitures et la base d'objets génériques Caltech-101. Les résultats suggèrent d'utiliser le vocabulaire structuré à différentes étapes selon la nature des données.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00555122
Date01 February 2010
CreatorsTousch, Anne-Marie
PublisherEcole des Ponts ParisTech
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.002 seconds