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Auteur BENKRAMA Soumia
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Titre : Indexation et Recherche d’Images par Contenu dans les Grands Corpus d’Images Type de document : document électronique Auteurs : BENKRAMA Soumia, Auteur Année de publication : 2017 Importance : 152 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:ingénierie des systémes d' information Mots-clés : Systèmes de recherche d’images par le contenu, représentation d’images, indexation dans des espaces à grande dimension, sacs de mots, Clustering. Résumé : Avec l’expansion de l’informatique et du multimédia, une problématique nouvelle est apparue: gérer les quantités énormes et croissantes de données (plus particulièrement les bases images).
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), en se basant sur la similarité entre eux. Les groupes sont ensuite indexés pour accélérer le traitement des requêtes. Notre méthode permet l’obtention simple, rapide et efficace de ces groupes.
Nous menons des expérimentations où sont utilisés des descripteurs locaux. Nous appliquons sur ces derniers une méthode de quantification « sacs de mots », le but étant l’obtention d’un ensemble de signatures pour faciliter le traitement rapide des requêtes.
Nous mettons l’accent sur l’optimisation conjointe de trois contraintes : stockage, coût de calcul et performances de reconnaissance. Les expériences sont menées sur les ensembles de données de Corel, Caltech-256 et Pascal 2007 (VOC). L’évaluation des résultats de ces expérimentions est basée sur les mesures de rappel/ précision appliquées sur de grandes bases d’images et montre que notre méthode améliore de manière significative la performance des systèmes.
Directeur de thèse : ZAOUI Lynda Indexation et Recherche d’Images par Contenu dans les Grands Corpus d’Images [document électronique] / BENKRAMA Soumia, Auteur . - 2017 . - 152 p. + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique:ingénierie des systémes d' information Mots-clés : Systèmes de recherche d’images par le contenu, représentation d’images, indexation dans des espaces à grande dimension, sacs de mots, Clustering. Résumé : Avec l’expansion de l’informatique et du multimédia, une problématique nouvelle est apparue: gérer les quantités énormes et croissantes de données (plus particulièrement les bases images).
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), en se basant sur la similarité entre eux. Les groupes sont ensuite indexés pour accélérer le traitement des requêtes. Notre méthode permet l’obtention simple, rapide et efficace de ces groupes.
Nous menons des expérimentations où sont utilisés des descripteurs locaux. Nous appliquons sur ces derniers une méthode de quantification « sacs de mots », le but étant l’obtention d’un ensemble de signatures pour faciliter le traitement rapide des requêtes.
Nous mettons l’accent sur l’optimisation conjointe de trois contraintes : stockage, coût de calcul et performances de reconnaissance. Les expériences sont menées sur les ensembles de données de Corel, Caltech-256 et Pascal 2007 (VOC). L’évaluation des résultats de ces expérimentions est basée sur les mesures de rappel/ précision appliquées sur de grandes bases d’images et montre que notre méthode améliore de manière significative la performance des systèmes.
Directeur de thèse : ZAOUI Lynda Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 1213 02-08-414 Version numérique et papier Bibliothèque Centrale Thèse de Doctorat Exclu du prêt Documents numériques
Indexation et Recherche d’Images par Contenu dans les Grands Corpus d’ImagesAdobe Acrobat PDF
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