La thématique de ces travaux de thèse est la recherche d'images par le contenu et plus précisément<br />l'apport des méthodes bas niveau.<br />Après avoir discuté des différentes approches existantes, nous rappelons le fossé sémantique<br />entre les attentes de l'utilisateur et ce que proposent réellement les systèmes de recherche. La<br />plupart de ceux-ci reposent sur une étape préalable de segmentation dont la validité et la robustesse<br />se doivent d'être étudiées. Nous proposons alors un protocole d'évaluation objective et un<br />exemple concret de mise en oeuvre. L'originalité consiste à ne pas comparer une segmentation à<br />une référence théorique mais à juger objectivement sa stabilité.<br />La troisième partie de ce document introduit trois contributions ponctuelles susceptibles<br />d'améliorer la chaîne de recherche. Dans un premier temps, un détecteur de flou permet d'extraire<br />une méta-information portée par l'image, les zones nettes a priori de focalisation. Ensuite<br />nous exposons un descripteur basé sur l'extraction de régions émergentes sur le seul critère couleur.<br />Cette extraction, conjuguée avec des distances adaptées, peut permettre par exemple un<br />pré-filtrage couleur en amont de la phase de recherche de similarité proprement dite. Finalement,<br />nous introduisons brièvement une algèbre d'histogrammes pour exploiter au mieux l'information<br />contenue dans ce type de descripteurs, via un langage de requêtes spécifique.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00070811 |
| Date | 14 December 2004 |
| Creators | Da Rugna, Jérôme |
| Publisher | Université Jean Monnet - Saint-Etienne |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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