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Bourse de thèse – Représentations parcimonieuses pour l’indexation et la recherche d’images.

mai 25th, 2010 by fmn | No Comments | Filed in Recherche

    Nous recherchons des candidats pour une bourse de thèse dans le domaine de l’indexation d’images – école doctorale Sciences, Technologie, Santé de l’université de Reims-Champagne-Ardenne (http://www.univ-reims.fr), laboratoire CReSTIC (http://crestic.univ-reims.fr). L’obtention de cette bourse sera définitive après sélection du candidat par la région Champagne-Ardenne.

    Le sujet de thèse porte sur l’étude des représentations parcimonieuses multi-niveaux d’images pour l’indexation et la recherche de contenu avec une application aux collections d’images médiévales de la médiathèque de Troyes. La thèse sera dirigée par la professeur Su Ruan sur le site de l’IUT de Troyes.

    Quelques détails:

    La conservation du patrimoine et la numérisation des fonds documentaires des bibliothèques/médiathèques sont des priorités culturelles majeures. La sauvegarde et l’accès au plus grand nombre à ces documents fait partie intégrante de la politique des bibliothèques/médiathèques nationales [A] et régionales [B]. Dans le cadre de ces numérisations massives, des outils de recherche et d’interrogation sur les textes et les images vont être nécessaires. L’indexation d’images par le contenu consiste à extraire des caractéristiques visuelles des images d’une banque d’images afin d’autoriser des recherches dans la banque d’images [1]. Il existe de nombreux systèmes de recherche d’images par le contenu (Content-Based Image Retrieval Systems, CBIR) mais la plupart d’entre eux fonctionnent sur des caractéristiques locales ou globales des images basées sur les couleurs, les textures et les formes des objets présents dans l’image.

    Nous proposons dans ce travail d’étendre l’indexation d’images à partir d’informations locales et d’informations globales. L’idée est d’utiliser les représentations parcimonieuses [2] consistant à fabriquer un dictionnaire d’objets visuels (atomes visuels). A partir de ce dictionnaire, il est possible de détecter les atomes visuels dans les images de la banque d’images et de repérer les images similaires (i.e. possédant un grand nombre d’atomes visuels en commun). Il est donc possible de construire une mesure de similarité entre les images de la banque d’images. Par extension, étant donnée une image exemple, on peut retrouver par décomposition en représentation parcimonieuses les images similaires dans la banque d’images en construisant un dictionnaire multi-niveaux à partir de l’image exemple [3].

    Le but de la thèse est de créer une interface de recherche d’images orientée web afin de proposer aux utilisateurs une navigation et une recherche facile dans la banque d’images en utilisant les techniques de représentations parcimonieuses d’images. La création d’un logiciel de recherche d’images sera le principal livrable de cette thèse. Nous proposons d’utiliser comme banque d’images des images issues des collections de la médiathèque de l’agglomération de Troyes afin d’appliquer et de tester les résultats de notre système de recherche d’images.

    Le dossier de candidature est à télécharger dans la rubrique actualités de la page de l’école doctorale Sciences Technologie Santé . Il doit être renvoyé pour le 4 juin 2010, dernier délai pour examen de la candidature par la région.

    Le candidat devra impérativement contacter Su Ruan, Frédéric Morain-Nicolier ou Jérôme Landré respectivement “{su.ruan,frederic.nicolier,jerome.landre}@univ-reims.fr” afin de valider sa candidature.

    [A] Bibliothèque Nationale de France : fonds documentaire Gallica – http://gallica.bnf.fr
    [B] Médiathèque de Troyes – http://www.mediatheque-agglo-troyes.fr

    [1] Nuno Vasconcelos, « From Pixels to Semantic Spaces: Advances in Content-Based Image Retrieval », IEEE Computer, pp. 20-26, July, 2007.
    [2] Alfred M. Bruckstein, David L. Donoho, Michael Elad, « From Sparse Solutions of Systems of Equations to Sparse Modeling of Signals and Images, SIAM Review, Vol. 51, No. 1, pp. 34-81, February, 2009.
    [3] Julien Mairal, Guillermo Sapiro and Michael Elad, « Learning Multiscale Sparse Representations for Image and Video Restoration », SIAM Multiscale Model. Simul., Vol. 7, No. 1, pp. 214–241, 2008.

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    Fonction avec méta-données (Clojure). Représentation d’images #3

    octobre 20th, 2009 by fmn | No Comments | Filed in Enseignement, Recherche

    Résumé des épisodes précédents : une image est une fonction bornée qu’il est possible de représenter à l’aide d’une classe Java. L’écriture de cette classe passe par un grand nombre de lignes de code, même en Clojure. Explorons aujourd’hui la possibilité d’une façon plus canonique de faire la même chose.

    Une fonction bornée est une fonction comportant une information supplémentaire : son domaine de définition. Clojure fournit un façon pratique d’ajouter des données : la méta-donnée (metadata). Une méta-donnée est une map de données qui peut être étendue à l’aide de la fonction with-meta. Tentons d’ajouter un domaine de définition à une fonction :

    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)

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    Représentation d’images (Clojure et Java) #2

    octobre 14th, 2009 by fmn | No Comments | Filed in Enseignement, Recherche

    La dernière fois j’avais montré comment représenter une image en tant qu’une fonction bornée (voir ce billet). La classe java était intégralement écrite en Clojure. Cette représentation correspond à la représentation mathématique d’une image, mais n’est pas très efficace. Habituellement une image est stockée sous forme d’un tableau à deux dimensions. Cette structure permet de courts temps d’accès aux pixels de l’image.

    Ainsi dans la librairie ImageJ sous Java, une image est représentée par une classe abstraite : l’ImageProcessor. Quatre classe en héritent et propose une implémentation concrète : ByteProcessor, ShortProcessor, FloatProcessor et ColorProcessor (voir l’api pour plus de détails) Comme je l’avais déjà souligné, le défaut de ces structures de données est de ne pouvoir représenter des images avec des pixels de coordonnées négatives.

    Nous allons donc coder une représentation d’image basée sur un ImageProcessor, mais autorisant l’emploi d’indices négatifs. La classe Image héritera de la classe précédente Imfun.

    Initialisation
    Accès à l’ImageProcessor
    Accès aux pixels
    Modification des pixels
    Discussion

    (Lire la suite…)

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