Titre :	Recuperation d'images basee sur le contenu
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Menaa ,Mohamed Elamine, Auteur ; Hadi, Fairouz, Directeur de thèse
Editeur :	Setif:UFA
Année de publication :	2021
Importance :	1 vol (60 f .)
Format :	29 cm
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Thèses & Mémoires:Informatique
Mots-clés :	CBIR TBIR Texture Indexation Forme Couleur
Index. décimale :	004 - Informatique
Résumé :	Depuis quelques années, la technologie évolue très rapidement dans le domaine de l'acquisition d'image (ainsi que text, son et vidéo ) . Cette évolution s'accompagne d'une forte croissance de développement d'applications de vision artificielle sortantes chaque jour aux niveaux industriels, académiques, médical et même chez le grand public grâce à l'usage des caméras, intégrées systématiquement dans les Smartphones. La grande quantité des documents numérisés à laquelle on est confronté croît sans cesse avec l'évolution des applications, des outils de numérisation et des supports de stockage. Cette croissance dépasse largement l'évolution technologique en matière de structuration, d'exploitation, d'indexation, de navigation et de recherche rapide de l'information pertinente portée par ces documents. Un des problèmes majeurs rencontrés lors de la manipulation de grandes quantités d’images est la structuration et la recherche d’informations, car aujourd'hui, il n’existe pas de système de recherche d'information sur des images, de documents aussi efficace que celui sur le texte. Le contenu visuel par sa complexité est beaucoup plus difficile à extraire, à analyser et à interpréter que le contenu textuel. Notre manière de voir des formes complexes, même simples, dans une image témoigne un pouvoir perceptif sans égale encore loin d'être reproduit par une machine. Ceci est lié au mécanisme de mise en oeuvre de notre capacité cognitive qui est très complexe, très évoluée mais encore très mal connue. Dans ce travail, nous nous intéressons à la recherche d’images par le contenu. Cette intéressante approche, plus connue par son acronyme anglais CBIR (Content Based Image Retrieval), a vu le jour afin de remédier aux problèmes engendrés par son prédécesseur, basé sur le texte (TBIR : Text based image retrieval).Principalement, le TBIR souffre de deux inconvénients. Le premier consiste dans la difficulté de la tâche d’attribution des mots clés aux images, due à son aspect manuel. En outre, le deuxième inconvénient réside dans la subjectivité de la tâche. Afin de parler à ces inconvénients, l’approche alternative CBIR utilise les caractéristiques visuelles de l’image, telles que (la couleur, la texture, la forme… etc) . 2
Côte titre :	MAI/0524
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/147S05zXnNLmnWMtir-YF4PGfbnR-URp0/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique :	pdf

Recuperation d'images basee sur le contenu [texte imprimé] / Menaa ,Mohamed Elamine, Auteur ; Hadi, Fairouz, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (60 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Thèses & Mémoires:Informatique
Mots-clés :	CBIR TBIR Texture Indexation Forme Couleur
Index. décimale :	004 - Informatique
Résumé :	Depuis quelques années, la technologie évolue très rapidement dans le domaine de l'acquisition d'image (ainsi que text, son et vidéo ) . Cette évolution s'accompagne d'une forte croissance de développement d'applications de vision artificielle sortantes chaque jour aux niveaux industriels, académiques, médical et même chez le grand public grâce à l'usage des caméras, intégrées systématiquement dans les Smartphones. La grande quantité des documents numérisés à laquelle on est confronté croît sans cesse avec l'évolution des applications, des outils de numérisation et des supports de stockage. Cette croissance dépasse largement l'évolution technologique en matière de structuration, d'exploitation, d'indexation, de navigation et de recherche rapide de l'information pertinente portée par ces documents. Un des problèmes majeurs rencontrés lors de la manipulation de grandes quantités d’images est la structuration et la recherche d’informations, car aujourd'hui, il n’existe pas de système de recherche d'information sur des images, de documents aussi efficace que celui sur le texte. Le contenu visuel par sa complexité est beaucoup plus difficile à extraire, à analyser et à interpréter que le contenu textuel. Notre manière de voir des formes complexes, même simples, dans une image témoigne un pouvoir perceptif sans égale encore loin d'être reproduit par une machine. Ceci est lié au mécanisme de mise en oeuvre de notre capacité cognitive qui est très complexe, très évoluée mais encore très mal connue. Dans ce travail, nous nous intéressons à la recherche d’images par le contenu. Cette intéressante approche, plus connue par son acronyme anglais CBIR (Content Based Image Retrieval), a vu le jour afin de remédier aux problèmes engendrés par son prédécesseur, basé sur le texte (TBIR : Text based image retrieval).Principalement, le TBIR souffre de deux inconvénients. Le premier consiste dans la difficulté de la tâche d’attribution des mots clés aux images, due à son aspect manuel. En outre, le deuxième inconvénient réside dans la subjectivité de la tâche. Afin de parler à ces inconvénients, l’approche alternative CBIR utilise les caractéristiques visuelles de l’image, telles que (la couleur, la texture, la forme… etc) . 2
Côte titre :	MAI/0524
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/147S05zXnNLmnWMtir-YF4PGfbnR-URp0/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique :	pdf