Indexation image

IntroductionExtraction des descripteurs

RechercheDemonstrations

Bibliographie

Expose MultimediaIndexation d’Images

Abderrahman AIT ALI & Tom BOSC

ENSIMAG

24 mars 2013

Abderrahman AIT ALI & Tom BOSC Expose Multimedia



Bibliographie

1 Introduction

2 Extraction des descripteurs

3 Recherche

4 Demonstrations

5 Bibliographie




Bibliographie

Plan

1 Introduction


3 Recherche

4 Demonstrations

5 Bibliographie




Bibliographie

Croissance exponentielle des contenus multimedia

Explosion au niveau :

De la production de contenu multimedia numerique

Du nombre d’outil de publication et de partage decontenus (1.42 Millions de photos ajoutees sur Flickrchaque jour !)




Bibliographie

Besoins

Nous avons besoin d’un systeme permettant :

La recherche rapide d’un contenu

La recherche precise d’un contenu




Bibliographie

Applications

Sur les images :

Criminalistique : Reconnaissance d’empreintes, faciale,Contrefacons

Biomedical : detection d’organes, diagnostic

Robotique : Localisation, reconnaissanced’objets/visages

Imagerie satellitaire et cartographie

etc ...




Bibliographie

Propagation des tags

Une premiere solution !




Bibliographie

Recherche d’image sur le texte accompagnant

l’image

Les inconvenients :

Limitation du langage

Peu efficace

Tres fastidieuse (car manuelle !)

etc ...

→ Non traite ici




Bibliographie

Recherche d’image par le contenu

Difficultes

Invariance par rotation, translation, mise a l’echelle,assombrissement, flou, ...

Recherche rapide dans une base de donnee tres grande




Bibliographie

C’est etonnantUn exemple pour se convaincre (methode d’indexation SIFT)




Bibliographie

Etapes generales d’un systeme d’indexation

d’images




Bibliographie

Plan

1 Introduction


3 Recherche

4 Demonstrations

5 Bibliographie




Bibliographie

Detection des points-clesMethode de difference de gaussiennes (DoG)

Soustrait deux images filtrees avec des gaussiennes devariance differentes. Agit comme un filtre passe-bande.Exemple :

Resultat : points-clesAbderrahman AIT ALI & Tom BOSC Expose Multimedia



Bibliographie

Coordonnees et filtrage

L’espace des echelles

Coordonnees classique + facteur d’echelle : (x, y, σ)

Le facteur d’echelle correspond a une frequence quipasse par le filtre precedent

Filtrage intermediaire

On enleve les points :

situes sur les aretes : tres sensibles au bruit

de faible contraste (seuillage sur le DoG)

Resultat : point-cles invariants par changement d’echelleAbderrahman AIT ALI & Tom BOSC Expose Multimedia



Bibliographie

Histogramme des orientations

A tout point du voisinage d’un point-cle donne, oncalcul un angle d’orientation

Ces angles forment un histogramme sur 32 intervallesque l’on associe au point-cle

Resultat : point-cles invariants par changement d’echelleet par rotation




Bibliographie

Descripteurs des points-cles

L’image σ est divise en 16 carres de 16 pixelsPour chacun de ces carres, on calcule un histogrammed’orientation a 8 intervallesCes angles forment un histogramme que l’on associe aupoint-cleLes descripteurs SIFT sont a 16 ∗ 8 = 128 dimensionsAbderrahman AIT ALI & Tom BOSC Expose Multimedia



Bibliographie

D’autres methodes

Autres methodes d’extraction de descripteurs d’une image :




Bibliographie

Indexation (off-line)Principe

- Parcours de la base des images- Extraction des descripteurs- Creation d’une base d’index ou de descripteurs




Bibliographie

Plan

1 Introduction


3 Recherche

4 Demonstrations

5 Bibliographie




Bibliographie

Etape de recherche (on-line)Schema d’un systeme d’indexation




Bibliographie

Objectifs et Outils

Objectifs

Recherche des images : rapidement + pertinemment

Outils

Structure des Bases de donnees

Mesure de similitude




Bibliographie

Structure des Bases de donnees

Deux BdDs

BdDs des images elle-meme

BdDs des descripteurs d’images (en general desvecteurs de grandes dimensions)

Plusieurs structures

Table de hachage, graphes ...

Structures d’arbres : arbre SS, arbre R, kd-arbre(utilise en SIFT) ...




Bibliographie

Recherche et Mesures de similitudeRecherche

La recherche des ’bons’ descripteurs

Plusieurs algorithme de parcours (ex : Best Bin Firsten SIFT)

Depend de la structure de la BdD

Depend de la mesure de distance choisie

Seuil de tolerance




Bibliographie

Recherche et Mesure de similitudeMesure de similitude

Il s’agit des distances entre vecteurs (ou descripteurs) :

Mesures de distance

Distances de Minkowsky : (sumdi=1|vi − wi|r)1/r

En particulier : Distance Manhattan(r = 1),Euclidienne (r = 2)..., Maximum (r =∞)

Autres distances : Mahalanobis, quadratique ...




Bibliographie

Evaluation des performancesProprietes

Evaluation d’un systeme d’indexation au niveau de :- La pertinence : Precision des resultats ...- La rapidite : Le temps de recherche des resultats ...




Bibliographie

Evaluation et PerformancesEvaluation

Precision

Pr =(corrects)

⋂(trouves)

trouves

Rappel (Recall)

Re =(corrects)

⋂(trouves)

corrects




Bibliographie

Plan

1 Introduction


3 Recherche

4 Demonstrations

5 Bibliographie




Bibliographie

DemonstrationRecherche d’image Coca-Cola




Bibliographie

Plan

1 Introduction


3 Recherche

4 Demonstrations

5 Bibliographie




Bibliographie

Explications

- http ://fr.wikipedia.org/wiki/Indexation automatiquede documents

- http ://fr.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant featuretransform

- http ://fr.wikipedia.org/wiki/Recherche d’image par lecontenu

Exemples de sites de demos

www.tineye.com http ://bigimbaz.inrialpes.fr/


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Category:	Technology
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