ARIA

Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications

Actes de CORIA 2008
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Auteurs

Nguyen-Khang Pham, Annie Morin, Patrick Gros

Résumé

On utilise l’analyse factorielle des correspondances (AFC) pour la recherche d’images par le contenu en s’inspirant directement de son utilisation en analyse des données textuelles (ADT). En ADT, l’AFC est appliquée à un tableau de contingence croisant mots et documents. La première étape consiste donc à établir des u mots visuels » dans les images (analogue des mots dans les textes). Ces mots sont construits à partir des descripteurs locaux (SIFT) des images. La méthode a été testée sur la base Caltech4 (Sivic et al., 2005) et elle fournit de meilleurs résultats (qualité des résultats de recherche et temps d’exécution) que des méthodes plus classiques comme TF*IDF/Rocchio (Rocchio, 1971) ou pLSA (Hofmann, 1999b). Enfin, pour passer à l’échelle, nous proposons un nouveau prototype de recherche utilisant des fichiers inversés basés sur la contribution des images à l’inertie des axes à l’issue d’une AFC. Chaque fichier inversé est associé à une partie d’un axe et contient des images ayant une contribution forte à l’inertie de cet axe. Les tests réalisés montrent que ce nouveau prototype réduit le temps de recherche sans perte de qualité de résultat.

Abstract

A new approach for content based image retrieval uses Factorial Correspondence Analysis (FCA), inspired from the use of FCA in textual analysis (TA). We get better results with FCA than with other classical methods such as: TF*IDF or pLSA. We already propose a new prototype for image retrieval using inverted files based on the contribution of images to the intertia of axes.

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