Thèse soutenue

Recherche d'images par le contenu application à la proposition de mots clés
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Auteur / Autrice : Zhyiong Zhou
Direction : Christine Fernandez-MaloigneFrançois Lecellier
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Traitement du signal et des images
Date : Soutenance le 08/02/2018
Etablissement(s) : Poitiers
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et ingénierie pour l'information, mathématiques (Limoges ; 2009-2018)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : SIC
faculte : Université de Poitiers. UFR des sciences fondamentales et appliquées
Jury : Président / Présidente : Jean-Yves Ramel
Examinateurs / Examinatrices : Christine Fernandez-Maloigne, François Lecellier, Philippe Carré
Rapporteurs / Rapporteuses : Abdelhakim Saadane, Christophe Charrier

Résumé

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La recherche d'information dans des masses de données multimédia et l'indexation de ces grandes bases d'images par le contenu sont des problématiques très actuelles. Elles s'inscrivent dans un type de gestion de données qu'on appelle le Digital Asset Management (ou DAM) ; Le DAM fait appel à des techniques de segmentation d'images et de classification de données. Nos principales contributions dans cette thèse peuvent se résumer en trois points :- Analyse des utilisations possibles des différentes méthodes d'extraction des caractéristiques locales en exploitant la technique de VLAD.- Proposition d'une nouvelle méthode d'extraction de l'information relative à la couleur dominante dans une image.- Comparaison des Machine à Supports de Vecteur (SVM - Support Vector Machine) à différents classifieurs pour la proposition de mots clés d'indexation. Ces contributions ont été testées et validées sur des données de synthèse et sur des données réelles. Nos méthodes ont alors été largement utilisées dans le système DAM ePhoto développé par la société EINDEN, qui a financé la thèse CIFRE dans le cadre de laquelle ce travail a été effectué. Les résultats sont encourageants et ouvrent de nouvelles perspectives de recherche.