Résumé

Les résultats des moteurs actuels de recherche d’images sur le web sont très bruités, c’est-à-dire que quand nous cherchons un objet précis, un grand nombre d’images retournées par le système ne concerne pas la requête : environ 50% de ces images sont hors-sujet. Dans cet article, nous expliquons comment utiliser la connaissance de la couleur des objets pour trouver l’objet recherché dans les images, et nous proposons également deux méthodes pour connaître automatiquement la couleur d’un objet, afin que le traitement dans son ensemble puisse être complètement automatique. Les résultats obtenus montrent que cette méthode permet de réduire le bruit dans les images retournées d’environ 20% si nous gardons 25% des images, et fournit en même temps une segmentation automatique de l’objet qui pourrait servir par exemple pour le groupement ou pour l’apprentissage d’objets.

Abstract

Results of current web image search engines are very noisy, that is, when we ask for a specific object, we are not ensured that this object is contained in all the images returned by the search engines: about 50% of the images returned are off-topic. In this paper, we explain how knowing the color of an object can help locating the object in images, and we also propose methods to automatically find the color of an object, so that the whole process can be fully automatic. Results reveal that this method allows us to reduce the noise in returned images while providing automatic segmentation that can be used for clustering or object learning.