Recherche d'image par le contenu

La recherche d'images par le contenu, est une technique servant à rechercher des images à partir de ses caractéristiques visuelles, c'est-à-dire induite de leurs pixels.



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Recherche d'information - Vision artificielle

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  • Le thème de la fouille de bases de données image et de l'indexation par le contenu est le thème principal de travail de l'équipe. (source : www-etis.ensea)

La recherche d'images par le contenu (en anglais : Content Based Image Retrieval ou CBIR), est une technique servant à rechercher des images à partir de ses caractéristiques visuelles, c'est-à-dire induite de leurs pixels. Celles-ci sont classiquement décrites comme rendant compte de leur texture, couleur, forme. Un cas typique d'utilisation est la recherche par l'exemple où on souhaite retrouver des images visuellement comparable à un exemple donné en requête. Il s'oppose à la recherche d'images par mots clés, qui fut historiquement proposé par les moteurs de recherche tels que google image, où les images sont retrouvées en utilisant le texte qui les accompagne plutôt que le contenu de l'image elle-même (google image propose désormais des filtres basés sur le contenu pixelique des images).

Principes

Principe général de la recherche d'images par le contenu.

Le principe général de la recherche d'image par le contenu a lieu en deux temps. Lors d'une première phase hors ligne (étape d'indexation), on calcule les signatures des images et on les stocke dans une base de donnée. La seconde phase, dite de recherche a lieu en ligne. L'utilisateur soumet une image requête dont calcule la signature selon le même mode que lors de la première phase. Puis, cette signature est comparée à la totalité des signatures préalablement stockées pour en ramener les images les plus identiques à la requête.

Lors de la phase d'indexation, le calcul de signature consiste en l'extraction de caractéristiques visuelles des images telles que :

Ces caractéristiques sont dites de bas-niveau, car elles sont particulièrement proches du signal, et ne véhiculent pas de sémantique spécifique sur l'image.

Une fois ces caractéristiques extraites, la comparaison consiste le plus souvent à définir diverses distances entre ces caractéristiques, et de définir une mesure de similarité globales entre deux images. Au moyen de cette mesure de similarité et d'une image requête, on peut alors calculer la totalité des mesures similarités entre cette image requête et la totalité des images de la base d'images. On peut alors ordonner les images de la base suivant leur score, et présenter le résultat à l'utilisateur, les images de plus grand score étant reconnues comme les plus identiques.


Performances

Pertinence

Du fait des caractéristiques calculées, qui sont de bas-niveau, ces techniques obtiennent des résulats satisfaisant pour certains types de requêtes et certains types de base d'images. Par exemple rechercher des images de paysages enneigés, parmi une base d'image de paysages.

Cependant ces dispositifs rendent fréquemment des réponses extravagantes, et fréquemment éloignées de l'idée qu'avait l'utilisateur quand il a soumis sa requête.

Ce genre de dispositif permet aussi de rechercher des images sans nécessairement avoir une image requête, par exemple rechercher des images plutôt bleues, ou alors dessiner une forme et demander de chercher l'ensemble des images qui possèdent un objet de forme identique.

Il existe plusieurs prototypes implémentant ce genre de techniques. Le domaine fait cependant toujours partie de la recherche et n'est pas encore mature.

Rapidité

L'analyse d'images selon les différentes caractéristiques est particulièrement coûteuse en termes de performances. C'est pour cette raison que les dispositifs CBIR extraient les caractéristiques d'une image, les stockent et les indexent à l'intérieur d'une base de données. La recherche sur des caractéristiques extraites étant bien plus rapide.

Applications

Cette technologie est aujourd'hui intéressante pour la recherche de données sur l'imagerie médicale, ou cartographiques.

Liens externes

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La version présentée ici à été extraite depuis cette source le 07/04/2010.
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