Une méthode hybride pour la classification d'images à grain fin

An hybrid method for fine-grained content based image retrieval

• Auteur / Autrice : Romaric Pighetti
• Direction : Frédéric Precioso, Denis Pallez
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 28/11/2016
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Nice (1965-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge System
• Jury : Président / Présidente : Andrea Tettamanzi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Precioso, Denis Pallez, Andrea Tettamanzi, Cyril Fonlupt, Arnaud Revel, Carlos Artemio Coello Coello
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Cyril Fonlupt, Arnaud Revel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes évolutionnaires

Machines à vecteurs de support

Recherche sur Internet

Exploration de données

Mots clés libres

Recherche d'images par le contenu

Machine à vecteur de support

Algorithmes évolutionnaires

Classification fine

CBIR

Evolutionary algorithm

SVM

Fine grained classification

Résumé

La quantité d'images disponible sur Internet ne fait que croître, engendrant un besoin d'algorithmes permettant de fouiller ces images et retrouver de l'information. Les systèmes de recherche d'images par le contenu ont été développées dans ce but. Mais les bases de données grandissant, de nouveaux défis sont apparus. Dans cette thèse, la classification à grain fin est étudiée en particulier. Elle consiste à séparer des images qui sont relativement semblables visuellement mais représentent différents concepts, et à regrouper des images qui sont différentes visuellement mais représentent le même concept. Il est montré dans un premier temps que les techniques classiques de recherche d'images par le contenu rencontrent des difficultés à effectuer cette tâche. Même les techniques utilisant les machines à vecteur de support (SVM), qui sont très performants pour la classification, n'y parviennent pas complètement. Ces techniques n'explorent souvent pas assez l'espace de recherche pour résoudre ce problème. D'autres méthodes, comme les algorithmes évolutionnaires sont également étudiées pour leur capacité à identifier des zones intéressantes de l'espace de recherche en un temps raisonnable. Toutefois, leurs performances restent encore limitées. Par conséquent, l'apport de la thèse consiste à proposer un système hybride combinant un algorithme évolutionnaire et un SVM a finalement été développé. L'algorithme évolutionnaire est utilisé pour construire itérativement un ensemble d'apprentissage pour le SVM. Ce système est évalué avec succès sur la base de données Caltech-256 contenant envieront 30000 images réparties en 256 catégories

Given the ever growing amount of visual content available on the Internet, the need for systems able to search through this content has grown. Content based image retrieval systems have been developed to address this need. But with the growing size of the databases, new challenges arise. In this thesis, the fine grained classification problem is studied in particular. It is first shown that existing techniques, and in particular the support vector machines which are one of the best image classification technique, have some difficulties in solving this problem. They often lack of exploration in their process. Then, evolutionary algorithms are considered to solve the problem, for their balance between exploration and exploitation. But their performances are not good enough either. Finally, an hybrid system combining an evolutionary algorithm and a support vector machine is proposed. This system uses the evolutionary algorithm to iteratively feed the support vector machine with training samples. The experiments conducted on Caltech-256, a state of the art database containing around 30000 images, show very encouraging results