Récupération d'images basée sur le contenu: Déverrouillage des bases de données visuelles

Par Fouad Sabry

Qu'est-ce que la récupération d'images basée sur le contenu

La récupération d'images basée sur le contenu, également connue sous le nom de requête par contenu d'image et de récupération d'informations visuelles basées sur le contenu (CBVIR), est l'application des techniques de vision par ordinateur au problème de la récupération d'images, qui est la difficulté de rechercher des images numériques dans de grandes bases de données. D'autres noms pour cette technique incluent la récupération d'informations visuelles basées sur le contenu. Contrairement aux méthodes conventionnelles basées sur des concepts, la récupération d'images basée sur le contenu est un développement plus récent.

Comment vous en bénéficierez

(I) Insights , et des validations sur les sujets suivants :

Chapitre 1 : Récupération d'images basée sur le contenu

Chapitre 2 : Récupération d'informations

Chapitre 3 : Récupération d'images

Chapitre 4 : Annotation automatique des images

Chapitre 5 : Nuage de tags

Chapitre 6 : Moteur de recherche de vidéos

Chapitre 7 : Organisateur d'images

Chapitre 8 : Méta-recherche d'images

Chapitre 9 : Recherche d'images inversée

Chapitre 10 : Moteur de recherche visuel

(II) Répondre au public top questions sur la récupération d'images basée sur le contenu.

(III) Exemples concrets d'utilisation de la récupération d'images basée sur le contenu dans de nombreux domaines.

À qui s'adresse ce livre

Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de récupération d'images basée sur le contenu.

 

 

• Langue: Français
• Éditeur: Un Milliard De Personnes Informées [French]
• Date de sortie: 9 mai 2024

Aperçu du livre

Récupération d'images basée sur le contenu

Déverrouillage des bases de données visuelles

Fouad Sabry est l'ancien responsable régional du développement commercial pour les applications chez Hewlett Packard pour l'Europe du Sud, le Moyen-Orient et l'Afrique. Fouad est titulaire d'un baccalauréat ès sciences des systèmes informatiques et du contrôle automatique, d'une double maîtrise, d'une maîtrise en administration des affaires et d'une maîtrise en gestion des technologies de l'information de l'Université de Melbourne en Australie. Fouad a plus de 25 ans d'expérience dans les technologies de l'information et de la communication, travaillant dans des entreprises locales, régionales et internationales, telles que Vodafone et des machines commerciales internationales. Actuellement, Fouad est un entrepreneur, auteur, futuriste, axé sur les technologies émergentes et les solutions industrielles, et fondateur de l'initiative One billion knowledge.

Un milliard de connaissances

Récupération d'images basée sur le contenu

Déverrouillage des bases de données visuelles

Fouad Sabry

Copyright

Récupération d'images basée sur le © contenu 2024 par Fouad Sabry. Tous droits réservés.

Aucune partie de ce livre ne peut être reproduite sous quelque forme que ce soit ou par quelque moyen électronique ou mécanique que ce soit, y compris les systèmes de stockage et de récupération d'informations, sans l'autorisation écrite de l'auteur. La seule exception est celle d'un critique, qui peut citer de courts extraits dans une critique.

Couverture conçue par Fouad Sabry.

Bien que toutes les précautions aient été prises dans la préparation de ce livre, les auteurs et les éditeurs n'assument aucune responsabilité pour les erreurs ou omissions, ou pour les dommages résultant de l'utilisation des informations contenues dans ce livre.

Table des matières

Chapitre 1 : Récupération d'images basée sur le contenu

Chapitre 2 : Recherche d'information

Chapitre 4 : Récupération d'images

Chapitre 7 : Annotation automatique des images

Chapitre 8 : Nuage de balises

Chapitre 9 : Moteur de recherche vidéo

Chapitre 10 : Organisateur d'images

Chapitre 11 : Méta-recherche d'images

Chapitre 9 : Recherche d'image inversée

Chapitre 16 : Recherche d'image inversée

Appendice

À propos de l'auteur

Chapitre 1 : Récupération d'images basée sur le contenu

À l'aide de techniques de vision par ordinateur, la recherche d'images basée sur le contenu (également connue sous le nom de recherche par contenu d'image (QBIC) et de recherche d'informations visuelles basée sur le contenu (CBVIR)) résout le problème de la recherche d'images numériques dans de grandes bases de données (voir cette enquête pour un aperçu scientifique du domaine CBIR). Les approches traditionnelles basées sur les concepts sont remises en question par la récupération d'images basée sur le contenu (voir Indexation d'images basée sur les concepts).

Lorsqu'une image est recherchée, « basée sur le contenu » signifie que la recherche n'est pas basée sur des métadonnées telles que des mots-clés, des balises ou des descriptions, mais plutôt sur l'image elle-même. Les couleurs, les formes, les textures et toute autre information qui peut être extrapolée à partir d'une image sont autant d'exemples de « contenu » en ce sens. Étant donné que les recherches basées uniquement sur les métadonnées dépendent de la qualité et de l'exhaustivité des annotations, le CBIR est hautement souhaitable.

Un humain ayant annoté manuellement des images dans une grande base de données avec des mots-clés ou des métadonnées peut être un processus fastidieux qui peut ne pas capturer tous les mots-clés souhaités. Il n'a pas été clairement défini comment mesurer l'efficacité de la recherche d'images par mot-clé. De même, les systèmes CBIR rencontrent des difficultés lorsqu'ils tentent de définir le succès.

Toshikazu Kato, ingénieur au Laboratoire électrotechnique japonais, est crédité d'avoir inventé le terme « récupération d'images basée sur le contenu » en 1992 pour décrire son travail sur un système capable de récupérer automatiquement des images d'une base de données en analysant les couleurs et les formes qu'elles contiennent.

Le QBIC d'IBM a été le premier système CBIR (Query By Image Content) disponible dans le commerce.

Étant donné que les systèmes basés sur les métadonnées ont leurs propres limites et que la recherche efficace d'images peut être utilisée à de nombreuses fins différentes, l'intérêt pour le CBIR a augmenté. La technologie existante facilite la recherche d'informations textuelles sur les images, mais cette méthode nécessite que les humains décrivent manuellement chaque image de la base de données. Pour les bases de données extrêmement volumineuses ou les images générées automatiquement (comme celles des caméras de surveillance), cela peut être peu pratique. Les images décrites avec plusieurs synonymes peuvent également passer inaperçues. Les systèmes de classification