Hiérarchies sémantiques pour l’annotation multifacette d’images

par Anne-Marie Tousch

Thèse de doctorat en Traitement des images

Sous la direction de Renaud Keriven.

Soutenue en 2010

à Paris Est .


  • Résumé

    Cette thèse a pour sujet l'annotation automatique d'images. Pour plus de souplesse, nous utilisons un vocabulaire structuré, permettant de construire des annotations multifacettes et à différents niveaux d'interprétation. Une annotation prend alors la forme d'un ensemble de multilabels associés à des indices de confiance et permet d'exprimer un compromis fiabilité/précision sémantique. Le traitement proposé se déroule en deux phases : extraction de caractéristiques informatives et calcul de probabilités normalisées sur un espace de multilabels. Chacune exploite des mécanismes d'apprentissage. La démarche est évaluée sur deux jeux de données : un ensemble d'images de voitures et la base d'objets génériques Caltech-101. Les résultats suggèrent d'utiliser le vocabulaire structuré à différentes étapes selon la nature des données.


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Autre version

Cette thèse a donné lieu à une publication en 2011 par [CCSD] [diffusion/distribution] à Villeurbanne

Hiérarchies sémantiques pour l’annotation multifacette d’images

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (196 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 183-196

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Ecole des Ponts ParisTech (Marne-la-Vallée, Seine-et-Marne). La Source - Bibliothèque de l'Ecole des Ponts.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 35081
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