Recherche Avancée

Thèse soutenue

Optimisation de l'indexation multidimensionnelle : application aux descripteurs multimédia

FR
Auteur / Autrice : Thierry Urruty
Direction : Chaabane Djeraba
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 2007
Etablissement(s) : Lille 1

Résumé

FR

L'importance des documents multimédia et audiovisuels ne cesse d'augmenter. La création, la modification et l'échange de ces documents sont devenus courants. Afin de rendre ces documents facilement accessibles pour tout utilisateur, il est nécessaire d'avoir des moteurs de recherche rapides et efficaces. Mes travaux de thèse s'inscrivent dans le domaine des documents multimédia, à travers un projet exploratoire nommé AVERROES. L'objectif principal est d'utiliser les descripteurs multimédia normalisés Mpeg-7 pour optimiser la gestion d'une base de données de films d'entreprise. Nous proposons dans ce mémoire deux approches différentes. La première utilise une structure d'indexation multidimensionnelle adaptée à une répartition des données dont la distribution est hétérogène. Pour cela, nos différentes méthodes combinent une technique de classification à une structure d'indexation multidimensionnelle. Dans une deuxième approche, nous proposons d'utiliser une distance structurelle entre deux documents XML pour obtenir une classification préliminaire sur l'ensemble des documents. Un moteur de recherche de séquences vidéo a été développé et permet de tester nos différentes structures d'indexation sur une base de données de films d'entreprises. Enfin, nous proposons d'améliorer l'indexation et la recherche en exploitant les retours des utilisateurs.