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Details
Material Type: | Thesis/dissertation, Internet resource |
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Document Type: | Internet Resource, Computer File |
All Authors / Contributors: |
Najlae Idrissi; Driss Aboutajdine; José Martinez; Université de Nantes,; Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques,; École doctorale sciences et technologies de l'information et de mathématiques (Nantes),; Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) (Nantes), |
OCLC Number: | 690826644 |
Reproduction Notes: | La theÌse papier est la seule version officielle. |
Responsibility: | Najlae Idrissi ; sous la direction de Driss Aboutajdine et José Martinez. |
Abstract:
Ce travail de recherche entre dans le cadre des systèmes de recherche d'images par le contenu, en particulier la recherche par la texture. Le but de ce travail est de permettre à l'utilisateur de naviguer dans de grande base de données d'images sans formulation de requêtes en un langage d'interrogation spécifique. Pour atteindre cet objectif, nous avons réparti le travail en deux grands volets. Le premier volet concerne l'extraction et l'identification d'un modèle de texture composé d'attributs pertinents. Pour atteindre cet objectif, nous avons proposé d'étudier deux modèles de texture : les matrices de co-occurrences et les attributs de Tamura. La sélection et la validation du modèle caractéristique ont été faites à partir de plusieurs applications que nous avons proposées dans le cadre de cette thèse après réduction de la dimension de l'espace de représentation des modèles de texture. Ensuite, la navigation s'effectue à l'aide de treillis de Galois avec une interface HTML tout en passant par une phase d'interprétation du modèle de texture numérique en un modèle sémantique. Le problème de transcription du numérique au sémantique est considéré comme un problème de discrétisation des valeurs numériques continues. Un autre problème se manifeste lorsque la taille de la base des images augmente, les performances du système de navigation se dégradent. Pour pallier à ce problème, nous proposons de créer des résumés qui de plus permettent de focaliser la recherche et la navigation sur un ensemble d'images cibles et non pas sur toute la base.
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