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Posts Tagged ‘representation’

Clojure functions with meta-data. Image representation #3

October 20th, 2009 by fmn | No Comments | Filed in Enseignement, Research

Previously on Pixel Shaker : an image is a bounded function that can be coded as a Java-class. This Java-class involves a lots codelines, even in Clojure. Today is an exploration of this concept in a more idiomatic way.

A bounded function is a function with an additional information : its definition domain. Clojure provides an handy way to deals with extra data : the metadata. The metadata is a map of data that can be added using the with-meta function. Let’s try to add a definition domain as a metadata :

user> (defn indom? [dom pt]
        (let [[start end] dom
              [x y] pt]
          (and (>= x (first start))
               (<= x (first end))
               (>= y (second start))
               (<= y (second end)))))
#'user/indom?
user> (defn f [x y] (+ x y))
#'user/f
user> (def dom [[0 0] [4 4]])
#'user/dom
user> (def bf (with-meta f {:domain dom}))
java.lang.UnsupportedOperationException (NO_SOURCE_FILE:10)

(more…)

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Image representation (Clojure and Java) #2

October 14th, 2009 by fmn | No Comments | Filed in Enseignement, Research

Last time was given an image representation as a bounded function (see this post). This java class was completely written in Clojure. This representation is the equivament of an image from a mathematical view. It is not very efficient. Usually an image is stored as a 2-d array. This data structure allows short access time to the pixel values.

So, in java with ImageJ, an image is an abstract class named ImageProcessor. Four concretes implementation are proposed : ByteProcessor, ShortProcessor, FloatProcessor et ColorProcessor (see api). As previously discussed on this blog, the drawback of these kind of representation is the difficulty to handle negative negatives coordinates.

This post is thus devoted to an image representation based on an ImageProcessor, but allowing negatives coordinates. The proposed class Image is heriting from previous class Imfun.

Initialisation
ImageProcessor access
Pixel access
Pixel modification
Discussion (more…)
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Une similarité visuelle non-sémantique est-elle viable ?

June 15th, 2009 by fmn | No Comments | Filed in Research

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Je viens de lire une communication issue d’une rencontre sur la recherche d’information : Une mesure de similarité sémantique utilisant des résultats de psychologie, par Anthony Ventresque (2006). Je trouve toujours enrichissant d’aller fureter dans d’autres disciplines.

Cette communication décrit une similarité sémantique textuelle. Une similarité sémantique étant l’appréhension de la liaison entre deux concepts. La mesure proposée est une mesure asymétrique. S’appuyant sur des données textuelles, il est clair que la simple comparaison des mots ne peut permettre de lier crayon et stylo. C’est pourquoi des ontologies sont utilisées, c’est a dire des bases de connaissances. Ces ressources sémantiques contiennent des liens entre les concepts (hypéronymie, antonymie, méronymie, etc.). Sans ces connaissances, seule un comparaison des lettres et de leur position est possible, ce qui ne renseigne en rien sur la signification du mot.

Mes recherches portent sur la mesure de similarité entre images. Comme l’indique l’adage : un dessin vaut mieux qu’un long discours. Tversky et Gati dans “Weighting common and distinctive features in perceptual and conceptual judgments”, Cognitive Psychology, 16, 341-37, détaillent cette distinction (librement traduit par mes soins) :

Une différence majeure entre les représentations verbales et graphiques est que les mots désignent les objets alors que les images les illustrent. Un code verbal est simplement un symbol conventionnel pour un objet. Au contraire, une image partage de nombreuses caractéristiques avec l’objet qu’elle décrit. Dans un sens, les clefs pour comprendre le stimulus sont présents dans l’image alors que la compréhension d’un stimulus verbal requiert extraction de données.

Ainsi la mesure d’une similarité de données textuelle passe quasiment obligatoirement par l’utilisation d’une base de connaissance. Alors que la mesure de similarité entre deux images peut se passer de données supplémentaire. Il est évident que sans ces données, certaines notions ne pourront être comparées. Par contre d’autres informations le pourront. Wang et al., via l’indice SSIM, mesurent ainsi une similarité structurelle, i.e. une comparaison des structures des images.

La réponse la question posée dans le titre est donc positive. Simplement, les mêmes informations ne sont pas comparées dans ce que Tversky et Gati désignent comme le domaine perceptuel et le domaine conceptuel.

FMN.

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