Ce travail porte sur l'indexation automatique de photographies personnelles par des concepts visuels de haut niveau d'abstraction. Nous argumentons en faveur d'une approche basée sur l'apprentissage non supervisé, en mettant en avant les limites de l'apprentissage supervisé. Nous proposons un paradigme d'apprentissage non supervisé basé sur deux types de régularités, correspondant respectivement aux notions de structure et de similarité. Ces régularités sont apprises à partir d'un flux d'informations visuelles et constituent les nœuds d'un réseau grandissant. Les données d'apprentissage sont recodées en termes des connaissances déjà acquises. Des expérimentations sur des données réelles et synthétisées montrent que notre approche permet de créer une représentation des données pertinente, engendrant une indexation de meilleure qualité. Ces expérimentations très prometteuses permettent d'esquisser des perspectives ambitieuses.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00011315 |
| Date | 13 October 2005 |
| Creators | Bissol, Stéphane |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0112 seconds