Rechercher bien plutôt que vite au sein de bases d’images
Localisation : Irisa, Rennes
Equipe(s) : Temics
Responsable(s) : Laurent AMSALEG, tél. 02 99 84
74 44, Laurent.Amsaleg@irisa.fr
Mots-clés : base de données, images, multimédia,
extraction d’information, information retrieval, relevance
feedback.
Les techniques de recherche d’images par le contenu au sein
de très grandes bases de données sont extrêmement
coûteuses. En général, ces systèmes essayent
d’être les plus rapides possibles, et tentent de retourner
le résultat d’une requête avec le plus petit temps
de réponse.
Rechercher vite ne doit pas être le seul objectif. Il est
envisageable de perdre un peu de temps lors de chaque
recherche pour collecter des informations non demandées,
mais connexes à la question, qui facilitent la
compréhension du résultat, son éventuelle reformulation,
ou encore permettent de mieux reformuler ou
raffiner la question posée. Ainsi, en complément de
rechercher rapidement, cette thèse à pour but d’étudier
ce que signifie rechercher bien.
Une des originalités de cette étude est qu’elle
pourra tirer profit des caractéristiques particulières
de certaines
techniques de reconnaissance d’images développées
à l’Irisa. Aucune connaissance en traitement d’images
n’est nécessaire. Par contre, une très bonne
maîtrise de la programmation en C, C++ et une habitude du
déve-loppement
(Unix ou Linux) sont requises. Une bonne connaissance des principes
de l’information retrieval
et des principes de relevance feedback sera appréciée.
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