Recherche et indexation de documents visuels: vers des systèmes qui se configurent automatiquement

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En raison de l'abondance de documents visuels (images et vidéos) sur le web et dans les collections électroniques, il est devenu indispensable de développer des outils qui organisent ce type de documents afin de pouvoir les localiser en un temps raisonnable. Plusieurs chercheurs, dont nous-mêmes, se sont intéressés récemment à cette question. Cependant, la plupart des outils développés manquent souvent de précision. Une première analyse nous a permis de constater que le même moteur peut donner de bons résultats avec une requête donnée alors qu'il donne des résultats médiocres avec une autre; il peut réussir à bien organiser certaines BD mais échoue complètement avec d'autres, etc. Une analyse approfondie nous a dévoilé que ces irrégularités sont dues au choix des "ingrédients" de la recherche : Un descripteur qui fonctionne bien pour un ensemble d'images peut ne pas donner de bons résultats pour d'autres ensembles; La même chose est valable pour les mesures de similarité; Pour certaines images, l'utilisation de descripteurs globaux donne des résultats satisfaisants alors que pour d'autres, il faut utiliser des descripteurs locaux; Dans certaines situations, l'usager ne s'intéresse qu'à une partie de l'image alors que dans d'autres situations, tout son contenu l'intéresse; Pour certaines images, les descripteurs visuels sont plus pertinents alors que pour d'autres, ce sont les descripteurs textuels qui donnent les meilleurs résultats, etc. Notre objectif est donc d'explorer la piste de la configuration automatique en développant un moteur de recherche capable de choisir les ingrédients optimaux à chaque fois. Notre recherche se déroulera en 4 étapes : 1) Développer une banque d'ingrédients composée de plusieurs sacs : un sac contenant plusieurs descripteurs, un sac contenant plusieurs mesures de similarité, un sac contenant différentes méthodes d'indexation, etc. 2) Développer un mécanisme de sélection qui choisit de chaque sac les ingrédients qui donnent les meilleurs performances, et ce en fonction de la situation. Cette dernière est décrite par l'image requête, la constitution de la BD, les préférences de l'usager, etc. 3) Évaluer les ingrédients choisis en les appliquant à la recherche et l'indexation d'images. 4) Généraliser aux autres types de documents visuels.