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Indexation multimédia

Localisation :Irisa, Rennes

Equipes Vista, Temics

Responsables : Patrick GROS, tél. 02 99 84 74 28, Patrick.Gros@irisa.fr
Laurent AMSALEG, tél. 02 99 84 74 44, Laurent.Amsaleg@irisa.fr

Mots-clés : indexation, algorithmique, complexité, base de données, images, multimédia

Sujet : La disponibilité toujours accrue de données multimédias numériques (images, sons, vidéos, texte) pose le problème de leur stockage et de leur indexation. Rien ne sert de conserver des documents si l'on ne peut les retrouver facilement. Les systèmes de gestion de bases de données proposent des techniques performantes pour l'indexation des données exactes, mais ces méthodes ne sont pas adaptées aux descripteurs issus de données telles les images ou les vidéos ou aux modèles statistiques représentant ces descripteurs. Dans ce cas, on est souvent amené à indexer des vecteurs qui sont à la fois imprécis et de grande dimension, ce qui nécessite la mise au point d'algorithmes différents.

Nous avons commencé un travail d'évaluation de quelques méthodes d'indexation récentes présentées dans la littérature. Deux axes complémentaires prolongent ce travail et forment le corps du sujet que nous proposons. Il est d'une part nécessaire de mieux comprendre les propriétés (distributions, corrélations, ...) des vecteurs qui décrivent les images pour identifier les caractéristiques que doit avoir une structure d'index efficace. Par ailleurs, les techniques modernes de description des images demandent d'enchaîner plusieurs interrogations consécutives avant de pouvoir retourner une réponse. Utiliser de cette façon les index multimédias actuels n'est pas viable, essentiellement pour des raisons de performance. Il est donc obligatoire de réfléchir aux manières d'enchaîner les interrogations, d'en limiter le nombre, afin d'optimiser les temps de réponse.

Le travail que nous proposons consiste à explorer ces questions, et se situe donc à l'intersection du domaine des bases de données et de celui de l'image. Il sera surtout consacré à des études algorithmiques et de complexité : il ne nécessite donc pas d'expertise pointue dans le domaine des bases de données ou dans celui des images et du multimédia. Par contre, une très bonne maîtrise de la programmation en C, C++ et une habitude du développement (sur station Unix de préférence) sont requises.