Méthode basée sur la texture pour l'étiquetage des images

Dans ce travail, nous expérimentons 25 méthodes d'extraction de caractéristiques de texture et une méthode de sélection non-paramétrique séquentielle vers l'avant basée sur l'algorithme des K plus proches voisins sur des images à niveaux de gris de texture de Brodatz. Nous généralisons ensuite la méthode aux images couleur de scènes extérieures. Pour ce faire, nous développons une méthode simple mais efficace de segmentation des images couleur que nous appelons" split-cluster-and-merge", puis nous adaptons les méthodes d'extraction de caractéristiques de texture aux images couleur en effectuant un changement d'espace couleur. Nous affinons aussi la façon de sélectionner les caractéristiques en effectuant non seulement une sélection globale, mais aussi une sélection selon les classes. Nous validons ces résultats de la sélection à l'aide de trois types de classificateurs: l'algorithme des K plus proches voisins, le réseau de neurones RBF et le modèle de mixture de réseaux de neurones RBF

Système pour l'étiquetage automatique de l'image

La révolution informatique a mis à notre disposition un nombre phénoménal de bases de données de toutes sortes. Il est facile de rechercher un texte quelconque à l'aide de mots-clés, mais le domaine émergeant de l'audiovisuel pose un problème de taille. Une solution à ce problème est d'attacher une description textuelle à l'item problématique. La présente recherche vise à la création d'un système pour l'étiquetage automatique des images. Ce domaine n'est pas entièrement nouveau, mais les systèmes proposés jusqu'ici n'en sont qu'à l'état expérimental. Nous nous sommes donc donnés comme critère de base que le système à développer devait paraître professionnel, être rapide et donner de bons résultats. Le but ultime est de créer un système de calibre commercial, mais il reste sans doute beaucoup de chemin à faire