Séminaire LIGM - Représentation compacte d'image pour l'indexation par le contenu

Le prochain séminaire de l'équipe A3SI du LIGM (unité mixte de recherche de l'Université Paris Est) aura lieu le jeudi 27 octobre de13h30 à 14h30 à ESIEE Paris (salle 260).

Représentation compacte d'image pour l'indexation par le contenu
Romain Negrel
ESIEE, LIGM

Résumé : Depuis plusieurs années, le nombre d'images stockées dans les bases d'images augmente rapidement. Il est aujourd'hui impossible d'effectuer une indexation manuelle de ces images et cela limite fortement l'exploitation de ces bases. Pour indexer et rendre accessible facilement les images, des méthodes d’indexation automatique et d’aide à l’indexation par le contenu sont développées depuis plusieurs années.

Dans ce séminaire nous nous intéressons aux représentations vectorielles d'image basées sur l’agrégation de descripteurs locaux (HOG, SIFT, SURF, ...) et la réduction de dimension de ces signatures d'images.

La première partie de ce séminaire est consacrée aux signatures d'images et plus particulièrement à la signature VLAT (Vectors of Locally Aggregated Tensors). Des améliorations permettent de la rendre plus discriminante tout en réduisant sa dimension.
La deuxième partie de ce séminaire est consacrée aux méthodes de réduction de dimension par projection linéaire et plus particulièrement à une méthode non supervisée basée sur la conservation du produit scalaire ainsi qu’une amélioration de cette méthode pour obtenir des projecteurs creux à faible coût.

Les performances de ces signatures sont évaluées en classification (VOC 2007 dataset) et en recherche par similarité (Holidays dataset).