Avec le développement du numérique, le nombre d'images stockées dans les bases de données a beaucoup augmenté. L'indexation des images et la recherche d'information dans les bases d'images sont plus compliquées que dans le cas de documents textuels Des méthodes d'indexation déjà utilisées en analyse de données textuelles sont proposées pour traiter des images. Pour transférer les résultats de l'analyse de données textuelles aux images, il est nécessaire d'utiliser de nouvelles caractéristiques : les mots visuels et on considère les images comme documents. Nous nous intéressons au problème d'indexation et de recherche d'information dans des grandes bases de données d'images à l'aide de méthodes d'analyse de données comme l'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC). Nous proposons d'abord une utilisation astucieuse des indicateurs de l'AFC pour accélérer la recherche après l'avoir adaptée aux images. Nous nous intéressons ensuite au problème du passage à l'échelle de l'AFC. Pour ce faire, nous proposons un algorithme d'AFC incrémentale pour traiter de grands tableaux de données et la parallélisation de cet algorithme sur processeurs graphiques (GPU). Nous développons aussi une version parallèle de notre algorithme de recherche qui utilise les indicateurs de l'AFC sur GPU. Puis nous associons l'AFC à d'autres méthodes comme la Mesure de Dissimilarité Contextuelle ou les forêts aléatoires pour améliorer la qualité de la recherche. Enfin, nous présentons un environnement de visualisation, CAViz, pour accompagner les traitements précédents.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00532574 |
| Date | 06 November 2009 |
| Creators | Pham, Khang-Nguyen |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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