Indexation et recherche d’images par le contenu : Application à une base de formes

Abstract

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de l’indexation et la recherche dans les grandes bases de formes. Nous nous intéressons d’une part au développement d'un ensemble des descripteurs de formes performants et d'autre part à l’indexation de la base par une seule structure d’index efficace pour accélérer la recherche. Du point de vue reconnaissance des formes, nous avons développé deux descripteurs de formes. Le premier descripteur est une version multi-échelle de celui de « smooth curve decomposition », sa propriété d’invariance par rapport à la rotation est établie par deux méthodes, la première est basée sur la réalisation d’une rotation de tous les vecteurs d’orientations des tokens suivant un angle principal calculé en utilisant le principe d’équilibre des vecteurs des forces et la deuxième utilise la standardisation de rotation, de plus, les attributs sont calculé à plusieurs valeurs d’échelle. Le deuxième descripteur appelé ECSS (Extreme Curvature Scale Space) est obtenu par un empilement successif de couches de points, chaque couche représente les points de courbure extrémale compris entre chaque paire de points d’inflexion successifs du contour trouvés à une valeur de lissage donnée en utilisant le filtre gaussien. Le vecteur caractéristique obtenu est composé des points maximums de pics de l’espace de courbure multi-échelle obtenu. Du point de vue recherche des formes, nous avons adapté la structure M-tree pour stocker l’ensemble des formes de la base dont le but d’organiser tous les index de la base dans une seule structure d’index efficace. Nous nous sommes basé sur la distance de Hausdorff entre les formes pour décomposer l’espace de description des formes. Ainsi, l’organisation des formes similaires dans les mêmes nœuds et l’utilisation des distances pré-calculées lors de la recherche réduit d’une façon remarquable les coûts de la recherche.