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Similarité ou ressemblance?

mars 5th, 2010 by fmn | No Comments | Filed in Recherche

    L’asymétrie est une propriété essentielle du jugement humain de la similarité entre deux concepts ou stimuli, comme l’a illustré et modélisé Amos Tversky 1. Dans un exemple, maintenant classique, Tversky compare politiquement la Corée du Nord et la Chine. Deux propositions sont possibles :

    (Exemple 1)

    (a) La Chine est similaire à la Corée du Nord.
    (b) La Corée du Nord est similaire à la Chine.

    Ces deux propositions ne sont pas équivalentes, la même importance ne leur est pas attachée. Cette asymétrie est observée pour nombreux exemples, y compris pour des stimuli visuels 2.

    Si l’existence de cette asymétrie n’est pas contestable, il n’est pas forcément immédiat de la sentir dans les propositions (a) et (b). Mon avis est que le terme similarité ne permet pas, en français, de bien sentir cette directivité. Je propose d’utiliser à la place le terme ressemblance (ou le verbe ressembler):

    (Exemple 2)

    (a) La Chine ressemble à la Corée du Nord.
    (b) La Corée du Nord ressemble à la Chine.

    Je trouve ainsi beaucoup plus clair dans l’exemple (2) que la proposition (b) semble plus conforme à la réalité que la proposition (a). La similarité de la Chine à la Corée du Nord est plus grande que la similarité de la Corée du Nord à la Chine.

    L’interprétation de Tversky est que la ressemblance (similarity) entre la variante et le prototype est plus faible qu’entre le prototype à la variante. Je ferai de cette interprétation l’objet de mon prochain billet.

    FMN.

    1.

    • [1977,article] bibtex
      A. Tversky, "Features of similarity," Psychological Review, vol. 84, pp. 327-352, 1977.
      @article{Tversky77,
        author = {A. Tversky},
        title = {Features of similarity},
        journal = {Psychological Review},
        volume = {84},
        pages = {327--352},
        year = {1977}
      }

    2.

    • [1975,article] bibtex Go to document
      E. Rosch, "Cognitive reference points," Cognitive Psychology, vol. 7, iss. 4, pp. 532-547, 1975.
      @article{Rosch75,
        author = {Rosch, Eleanor},
        citeulike-article-id = {1116906},
        citeulike-linkout-0 = {http://dx.doi.org/10.1016/0010-0285(75)90021-3},
        doi = {10.1016/0010-0285(75)90021-3},
        journal = {Cognitive Psychology},
        keywords = {\_d\_cognitive-biases, \_d\_deep-concepts, category-learning-use, empirical},
        month = {October},
        number = {4},
        pages = {532--547},
        posted-at = {2007-02-21 19:54:24},
        priority = {2},
        title = {Cognitive reference points},
        url = {http://dx.doi.org/10.1016/0010-0285(75)90021-3},
        volume = {7},
        year = {1975}
      }

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    Plugin ImageJ minimal en Clojure: inverser une image

    janvier 15th, 2010 by fmn | 2 Comments | Filed in Enseignement, Recherche

    Je présente ici comment écrire un plugin pour ImageJ avec Clojure. L’exemple est tiré de Digital Image Processing: An Algorithmic Introduction Using Java: l’inversion d’une image (page 32).

    Il s’agit d’inverser tous les pixels d’une image codée en niveaux de gris, sur 8 bits, transformant ainsi une image en son négatif. Puisqu’un pixel est codé sur 8 bits, la valeur maximale possible est 255. Il faut donc transformer tout les pixels v de l’image en 255-v.

    Je commence par présenter le code Java, décrivant ainsi les éléments nécessaires à un plugin ImageJ. Puis plusieurs versions Clojure sont données. La dernière version est aussi rapide que le code Java, et pourtant plus réutilisable.

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    Un nouveau journal libre d’accès : IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications

    janvier 4th, 2010 by fmn | No Comments | Filed in Recherche

    L’année commence bien puisqu’un nouveau journal vient de naitre : IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications.

    Comme son nom l’indique, les domaines couverts sont ceux du traitement et de l’analyse d’images. Assez classique somme toute. Sauf que la particularité de ce journal est d’être en ligne et libre d’accès. Ainsi toutes les articles sont disponibles, ils peuvent être lus, téléchargés et imprimés gratuitement. Si l’intérêt pour le lecteur est évident, les éditeurs espèrent ainsi obtenir une bonne visibilité pour leur journal. On leur souhaite de réussir (c’est pour cela que j’en fait la publicité).

    Dans le premier numéro, j’ai pour ma part relevé et placé dans ma liste de lecture les articles suivants :

    • Content-based Image Retrieval by Indexing Random Subwindows with Randomized Trees (Raphaël Marée, Pierre Geurts et Louis Wehenkel)
    • A Survey of Manifold Learning for Images (Robert Pless et Richard Souvenir)
    • Partial Similarity of Shapes Using a Statistical Significance Measure (Alexander M. Bronstein, Michael M. Bronstein, Yair Carmon et Ron Kimmel)
    • et Using Context to Recognize People in Consumer Images (Andrew C. Gallagher et Tsuhan Chen)

    Pour un premier numéro, j’y trouve donc mon compte.

    FMN.

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