Browsing by Author "Amrane, Abdesalam"

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    Big Data : Concepts et Cas d’utilisation
    (CERIST, 2015-06-15) Amrane, Abdesalam
    Dans ce rapport nous décrivons l'écosystème Big Data, le contexte et les cas d'utilisation sont présentés. par la suite nous détaillons les technologies matérielles et logicielles nécessaires (stockage, traitement parallèle, virtualisation, …).
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    Fast and smart object proposals for object detection
    (CERIST, 2017-05-11) Amrane, Abdesalam; Meziane, Abdelkrim; Boulekrinat, Houda; Atik, Ali
    Object localization plays an important role in object detection and classification. In the last years, several methods have shifted from sliding windows techniques to object proposals techniques. The latter produces a small set of windows submitted to an object classifier to reduce the computational time. In this paper, we propose a fast unsupervised method that combines the edge feature and saliency map to generate less than hundred bounding boxes from the processed image. Our approach exploits a number of rules based on edges information plus saliency regions to decide if an object is present in a window. We have carried out several experiments to validate our approach on ImageNet dataset and obtained very promising results.
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    Indexing multimedia content for textual querying: A multimodal approach
    (2013-07) Amrane, Abdesalam; Mellah, Hakima; Amghar, Youssef; Aliradi, Rachid
    Multimedia retrieval approaches are classified into three categories: those using textual information, and those using low-level information and those that combine different information extracted from multimedia. Each approach has its advantages and disadvantages as well to improving multimedia retrieval systems. The recent works are oriented towards multimodal approaches. It is in this context that we propose an approach that combines the surrounding text with the information extracted from the visual content of multimedia and represented in the same repository in order to allow querying multimedia content based on keywords or concepts. Each word contained in queries or in description of multimedia is disambiguated by using the WordNet in order to define its semantic concept.
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    Object Detection in Images Based on Homogeneous Region Segmentation
    (Springer, 2018) Amrane, Abdesalam; Meziane, Abdelkrim; Boulkrinat, Nour El Houda
    Image segmentation for object detection is one of the most fundamental problems in computer vision, especially in object-region extraction task. Most popular approaches in the segmentation/object detection tasks use sliding-window or super-pixel labeling methods. The first method suffers from the number of window proposals, whereas the second suffers from the over-segmentation problem. To overcome these limitations, we present two strategies: the first one is a fast algorithm based on the region growing method for segmenting images into homogeneous regions. In the second one, we present a new technique for similar region merging, based on a three similarity measures, and computed using the region adjacency matrix. All of these methods are evaluated and compared to other state-of-the-art approaches that were applied on the Berkeley image database. The experimentations yielded promising results and would be used for future directions in our work.
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    Les plateformes Big Data
    (CERIST, 2017-05-15) Amrane, Abdesalam
    Avec la croissance exponentielle du volume de données et la nécessité de l'analyse de ces données, la conception et la mise en œuvre d’une plateforme d'analyse de données Big Data pour gérer, stocker et extraire des prévisions de toutes les données numériques devient primordiale. Une variété de plateformes de Big Data existe, nous avons étudié certaines d'entre eux et nous avons présenté un tableau comparatif avec différentes caractéristiques. La plateforme qui nous semble très intéressante côté performance et traitement temps réel est Spark.
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    La recherche d'information personnalisée dans un environnement distribué
    (Universite des sciences et techniques Houari Boumedienne, 2005) Amrane, Abdesalam; El Marai, Oussama; Kechid, S.
    Le développement considérable qu’a connu Internet ces dernières années a conduit à une croissance exponentielle du nombre d’utilisateurs du réseau et du nombre de documents accessibles aux utilisateurs. Le stock d’informations sur Internet atteignait près de 800 millions de documents en février 1999, soit un volume de 15 téraoctets (millions de millions de caractères) dont 6 téraoctets de texte pur. En fait, ces chiffres eux-mêmes sous-estiment la réalité car de très nombreux documents sont générés dynamiquement par programme à partir de bases de données, ce qui fait qu’il n’est pas totalement absurde de considérer le Web comme virtuellement infini Notre objectif consiste à concevoir un système de recherche d'information personnalisée (SRI) sur le Web dans un environnement distribué afin de couvrir une plus grande fraction de l'ensemble des documents du Web. La personnalisation de la recherche d'information (RI) tente à adapter les résultats de recherche aux besoins de l'utilisateur afin de ne restituer à ce dernier que les documents pertinents.
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    Semantic indexing of multimedia content using textual and visual information
    (Inderscience, 2014) Amrane, Abdesalam; Mellah, Hakima; Amghar, Youssef; Aliradi, Rachid
    The challenge in multimedia information retrieval remains in the indexing process, an active search area. There are three fundamental techniques for indexing multimedia content: those using textual information, and those using low-level information and those that combine different information extracted from multimedia. Each approach has its advantages and disadvantages as well to improve multimedia retrieval systems. The recent works are oriented towards multimodal approaches. In this paper we propose an approach that combines the surrounding text with the information extracted from the visual content of multimedia and represented in the same repository in order to allow querying multimedia content based on keywords or concepts. Each word contained in queries or in description of multimedia is disambiguated using the WordNet ontology in order to define its semantic concept. Support Vector Machines (SVMs) are used for image classification in one of the defined semantic concept based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) descriptors.
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    Vers un langage de haut niveau pour la recherche d’information multimédia
    (Université Abderrahmane Mira, 2013) Amrane, Abdesalam; Amghar, Youssef
    L‘indexation multimédia vise à mieux représenter l‘information présente dans le multimédia, en d‘autre terme c‘est extraire la sémantique d‘un contenu multimédia. La sémantique peut être extraite soit à partir du texte environnant ou à partir du contenu visuel. L‘indexation par le texte souffre du problème d‘ambiguïté sémantique des mots du langage naturel, tel que la synonymie ou l‘homonymie. Afin de remédier à ces limites, plusieurs travaux se sont intéressés à la prise en compte de l‘aspect sémantique des termes d‘indexation en exploitant des ontologies lexicales. L‘indexation par le contenu visuel est confrontée au problème du fossé sémantique. Des techniques de détection de concepts sémantiques par des méthodes de classification supervisée ont été proposées pour réduire ce fossé. Dans ce cadre, notre contribution porte sur la proposition d‘un modèle de recherche sémantique d‘information multimédia. L‘indexation exploite le texte environnant fusionné avec les concepts sémantiques détectés dans le contenu visuel des images. Ceci permet à l‘utilisateur d‘exprimer ses requêtes dans un langage textuel