Une représentation visuelle avancée pour l'apprentissage sémantique dans les bases d'images

par Ismail El Sayad

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Chabane Djeraba et de Jean Martinet.

Soutenue le 18-07-2011

à Lille 1 , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) .


  • Résumé

    Avec l'augmentation exponentielle de nombre d'images disponibles sur Internet, le besoin en outils efficaces d'indexation et de recherche d'images est devenu important. Dans cette thèse, nous nous baserons sur le contenu visuel des images comme source principale d'informations pour leur représentation. Basés sur l'approche des sacs de mots visuels, nous proposons une représentation visuelle avancée. Chaque image est modélisée par un mélange de catégories visuelles sémantiques, reliées à des catégories de haut niveau. Dans un premier temps, nous améliorons l'approche des sacs de mots visuels en caractérisant la constitution spatio-colorimétrique d'une image par le biais d'un mélange de n Gaussiennes dans l'espace de caractéristiques. Cela permet de proposer un nouveau descripteur de contour qui joue un rôle complémentaire avec le descripteur SURF. Cette proposition nous permet de résoudre le problème lié à la perte d'informations spatiales des sacs de mots visuels, et d'incorporer différentes informations relatives au contenu de l'image. Dans un deuxième temps, nous introduisons un nouveau modèle probabiliste basé sur les catégories : le modèle MSSA (Multilayer Semantic Significance Analysis ou Analyse multi-niveaux de la pertinence sémantique) dans le but d'étudier la sémantique des mots visuels construits. Ce modèle permet de construire des mots visuels sémantiquement cohérents (SSVW - Semantically Significant Visual Word). Ensuite, nous renforçons la capacité de catégorisation des SSVW en construisant des phrases visuelles sémantiquement cohérentes (SSVP - Semantically Significant Visual Phrase), à partir des SSVW qui apparaissent fréquemment. Nous améliorons également l'invariance intra-classes des SSVW et des SSVP en les indexant en fonction de leur répartition, ce qui nous amène à générer une représentation d'un glossaire visuel invariant et sémantiquement cohérent (SSVIG - Semantically Significant Visual Glossary). Enfin, nous proposons un nouveau schéma de pondération spatiale ainsi qu'un classifieur multi-classes basé sur un vote. Nos résultats expérimentaux extensifs démontrent que la représentation visuelle proposée permet d'atteindre de meilleures performances comparativement aux représentations traditionnelles utilisées dans le domaine de la recherche, la classification et de la reconnaissance d'objets.

  • Titre traduit

    A Higher-level Visual Representation for Semantic Learning in Image Databases


  • Résumé

    With the availability of massive amounts of digital images in personal and on-line collections, effective techniques for navigating, indexing and searching images become more crucial. In this thesis, we rely on the image visual content as the main source of information to represent images. Starting from the bag of visual words (BOW) representation, a higher-level visual representation is learned where each image is modeled as a mixture of visual topics depicted in the image and related to high-level topics. First, we enhance the BOW representation by characterizing the spatial-color constitution of an image with a mixture of n Gaussians in the feature space. This leads to propose a novel descriptor, the Edge Context, which plays a role as a complementary descriptor in addition to the SURF descriptor. Such enhancements incorporate different image content information. Second, we introduce a new probabilistic topic model, Multilayer Semantic Significance Analysis (MSSA) model, in order to study a semantic inference of the constructed visual words. Consequently, we generate the Semantically Significant Visual Words (SSVWs). Third, we strengthen the discrimination power of SSVWs by constructing Semantically Significant Visual Phrases (SSVPs) from frequently co-occurring SSVWs that are semantically coherent. We partially bridge the intra-class visual diversity of the images by re-indexing the SSVWs and the SSVPs based on their distributional clustering. This leads to generate a Semantically Significant Invariant Visual Glossary (SSVIG) representation. Finally, we propose a new spatial weighting scheme and a Multiclass Vote-Based Classifier (MVBC) based on the proposed SSVIG representation. The large-scale extensive experimental results show that the proposed higher-level visual representation outperforms the traditional part-based image representations in retrieval, classification and object recognition.


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