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MODULAD
Utilisation de l'analyse factorielle des correspondances pour la recherche d'images à grande échelle
In EGC 2009, vol. RNTI-E-15, pp.283-294
Résumé
Nous nous intéressons à l'utilisation de l'Analyse Factorielle des Cor-
respondances (AFC) pour la recherche d'images par le contenu dans une base de
données d'images volumineuse. Nous adaptons l'AFC, méthode originellement
développée pour l'Analyse des Données Textuelles (ADT), aux images en utili-
sant des descripteurs locaux SIFT. En ADT, l'AFC permet de réduire le nombre
de dimensions et de trouver des thèmes. Ici, l'AFC nous permettra de limiter le
nombre d'images à examiner au cours de la recherche afin d'accélérer le temps
de réponse pour une requête. Pour traiter de grandes bases d'images, nous pro-
posons une version incrémentale de l'algorithme AFC. Ce nouvel algorithme
découpe une base d'images en blocs et les charge dans la mémoire l'un après
l'autre. Nous présentons aussi l'intégration des informations contextuelles (e.g.
la Mesure de Dissimilarité Contextuelle (Jegou et al., 2007)) dans notre structure
de recherche d'images. Cela améliore considérablement la précision. Nous ex-
ploitons cette intégration dans deux axes: (i) hors ligne (la structure de voisinage
est corrigée hors ligne) et (ii) à la volée (la structure de voisinage des images est
corrigée au cours de la recherche sur un petit ensemble d'images).