Thèse de doctorat en Informatique
Sous la direction de Catherine Berrut et de Yves Chiaramella.
Soutenue en 1995
à Grenoble 1 .
La définition d'un modèle de documents et d'un modèle de correspondance sont les deux problèmes clé dans le développement d'un système de recherche d'informations. Nous tentons dans le cadre de cette thèse d'apporter des solutions originales à ces deux problèmes pour le cas des documents images, et qui peuvent être généralisées à d'autres types de média. Nous avons donc défini un modèle étendu (EMIR2) qui permet de décrire le contenu des images et de fournir une fonction qui mesure la similarité entre deux images. Dans EMIR2 une image est considérée à la fois comme un objet complexe et multifacettes. Ainsi chaque image est décrite par l'association d'un ensemble de vues dans une structure homogène regroupant les facettes jugées pertinentes pour son contenu. Dans EMIR2 nous considérons essentiellement la vue physique et la vue logique, qui regroupe une vue structurelle, une vue spatiale, une vue perceptive, et des vues symboliques. Ce modèle d'image et son langage de requête ont été formalisé en utilisant un formalisme mathématique. Le modèle de correspondance permet de comparer deux images, dont une pouvant représenter une requête, et d'estimer la valeur mesurant le degré de similarité entre elles. La fonction de correspondance développée est basée sur une extension du modèle logique de recherche d'information. Les éléments de base sont décrits dans un formalisme qui est une extension du formalisme des graphes conceptuels de Sowa
Emir2. An extended model for Image representation and retrieval, and its application to a historical pictures corpus
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