Thèse soutenue

Découverte et exploitation d'objets visuels fréquents dans des collections multimédia

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Auteur / Autrice : Pierre Letessier
Direction : Nozha Ben Hajel-Boujemaa
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal et images
Date : Soutenance le 28/03/2013
Etablissement(s) : Paris, ENST
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....)
Jury : Président / Présidente : Georges Quénot
Examinateurs / Examinatrices : Nozha Ben Hajel-Boujemaa, Patrick Pérez, Alexis Joly
Rapporteurs / Rapporteuses : Stéphane Marchand-Maillet

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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L’objectif principal de cette thèse est la découverte d’objets visuels fréquents dans de grandes collections multimédias (images ou vidéos). Comme dans de nombreux domaines (finance, génétique, . . .), il s’agit d’extraire une connaissance de manière automatique ou semi-automatique en utilisant la fréquence d’apparition d’un objet au sein d’un corpus comme critère de pertinence. Une première contribution de la thèse est de fournir un formalisme aux problèmes de découverte et de fouille d’instances d’objets visuels fréquents. La deuxième contribution de la thèse est une méthode générique de résolution de ces deux types de problème reposant d’une part sur un processus itératif d’échantillonnage d’objets candidats et d’autre part sur une méthode efficace d’appariement d’objets rigides à large échelle. La troisième contribution de la thèse s’attache à construire une fonction de vraisemblance s’approchant au mieux de la distribution parfaite, tout en restant scalable et efficace. Les expérimentations montrent que contrairement aux méthodes de l’état de l’artnotre approche permet de découvrir efficacement des objets de très petite taille dans des millions d’images. Pour finir, plusieurs scénarios d’exploitation des graphes visuels produits par notre méthode sont proposées et expérimentés. Ceci inclut la détection d’évènements médiatiques transmédias et la suggestion de requêtes visuelles.