Fast Retrieval Algorithm Using EMD Lower and Upper Bounds and a Search Algorithm in multidimensional index

Comparison of images requires a distance metric that is sensitive to the spatial location of objects and features. The Earth Mover’s Distance was introduced in Computer Vision to better approach human perceptual similarities. Its computation, however, is too complex for usage in interactive multimedia database scenarios. We develop new upper bounding approximation techniques for the Earth Mover’s Distance which satisfy high quality criteria and fast computation. In order to enable efficient query processing in large databases, we propose an index structure LUBMTree (Lower and Upper Bounds MTree), based of using the lower and upper bounds for the EMD to improve the search time. Experiments show the performance of research in the  LUBMTree compared with those obtained by  the research in the MTree. Keywords : indexing, similarity, search, signature, metric EMD, MTree, MAM

Un theoreme de submersion pour une classe de fonctions multivoques : applications a la determination de cones tangents

SIGLECNRS T Bordereau / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Modelisation et optimisation numerique pour la reconstruction d'un polyedre a partir de son image gaussienne generalisee

SIGLEAvailable from INIST (FR), Document Supply Service, under shelf-number : T 78358 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Modélisation et optimisation numérique pour la reconstruction d'un polyèdre à partir de son image gaussienne généralisée

On présente un algorithme, pour retrouver la représentation surfacique d'un polyèdre convexe a partir de la donnée de son image gaussienne généralisée, notée e.g.i. Cet algorithme base sur un théorème de Minkowski, est du a J. J. Little (1983). Cette reconstruction d'un polyèdre a partir de son e.g.i., se fera via la resolution d'un probleme d'optimisation convexe. Après avoir défini l'e.g.i. Comme mode de représentation d'objets convexes, ainsi que les propriétés qu'elle possède, nous détaillons la methode de reconstruction. Des améliorations sont introduites, allant dans le sens de rendre l'algorithme suffisamment efficace. Le schéma général de l'algorithme est présenté, avec des commentaires sur le traitement numérique. Enfin, quelques exemples sont fournis, pour illustrer la method