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Subject: search.filters.subject.Matching

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    A study on discrimination of SIFT feature applied to binary images
    (CERIST, 2015-10-04) Setitra, Insaf; Larabi, Slimane
    Scale Invariant Feature Transform (SIFT) since its first apparition in 2004 has been (and still is) extensively used in computer vision to classify and match objects in RGB and grey level images and videos. However, since the descriptor used in SIFT approach is based on gradient magnitude and orientation, it has always been considered as texture feature and received less interest when treating binary images. In this work we investigate the power of discrimination of SIFT applied to binary images. A theoretical and experimental studies show that SIFT can still describe shapes and can be used to distinguish objects of several classes.
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    Queries reformulation for the discovery of semantic web services
    (CERIST, 2011-06) Makhzoumi, Dalila; Aliane, Hassina; Nouali, Omar
    The semantic web services have been introduced to better describe web services and improve their functioning. Several approaches have been proposed in this field. The most used is OWL-S, where the discovery is to match the user query and the service profile of OWL-S service. In this paper we present a query reformulation approach for searching semantic web services. We propose three methods to enrich the query by exploiting the semantic relationships given by synonymy and derivatives of the WordNet ontology. We select the semantic web services through a matching between the query and ontologies of semantic web services OWL-S using semantic and syntactic similarity measures.
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    Interopérabilité des ontologies
    (CERIST, 2012) Boumellil, Lamia Sabiha; Mellah, Hakima
    Les ontologies sont de plus en plus utilisées depuis une dizaine d’années, notamment depuis l’apparition du Web sémantique. Elles représentent le moyen le plus efficace pour la représentation des connaissances et permettent une représentation structurée et formelle des connaissances tout en préservant leurs sémantiques. Cependant, la diversité des formats de représentation de la connaissance pour un même domaine conduit à l’apparition d’un problème d’hétérogénéité entre les différentes ontologies et donc à un problème d’interopérabilité. Internet étant devenu le moyen de communication de tout un chacun, au point que personne ne peut plus s’en passer, par conséquent il est nécessaire, voir indispensable de concilier entre ces sources d’informations. Pour résoudre le problème d’interopérabilité sémantique entre les ontologies, plusieurs techniques existent : le mapping, l’alignement et la fusion. Ces techniques se basent principalement sur la comparaison des entités de chaque ontologie.
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    Approches de matching d'ontologies à large échelle, alignement & clusters
    (CERIST, 2013) Boumellil, Lamia Sabiha
    Plusieurs travaux de matching permettent de remédier au problème d'interopérabilité des ontologies. Ces travaux sont efficaces et donnent de bons résultats pour des ontologies de petites tailles. Plusieurs problèmes se posent pour le passage à l’échelle : lorsque les ontologies sont volumineuses, les méthodes classiques d’alignement d’ontologies deviennent alors inefficaces. D’autres techniques sont alors nécessaires pour faire face au matching d’ontologies à grande échelle. Il existe très peu de solutions relatives aux problèmes du passage à l’échelle contrairement à l’alignement d’ontologies de petites tailles, cependant, quatre approches, particulièrement prometteuses, sont proposées actuellement.