Indexation et Recherche d’Images par le Contenu
| dc.citation.epage | 25 | fr_FR |
| dc.citation.issue | 02 | fr_FR |
| dc.citation.spage | 11 | fr_FR |
| dc.citation.volume | 12 | fr_FR |
| dc.contributor.author | Bessai, Fatma-Zohra | |
| dc.contributor.author | Hamadi, Ali | |
| dc.contributor.author | Selmouni, Sofiane | |
| dc.date.accessioned | 2013-12-09T14:33:16Z | |
| dc.date.available | 2013-12-09T14:33:16Z | |
| dc.date.issued | 2002 | |
| dc.description.abstract | Nous assistons ces dernières années à une croissance énorme de l’information disponible dans des banques de données. Ainsi, nous manipulons quotidiennement un flot croissant d’information multimédia tel que le texte, le son, l’image fixe ou animée ; ou une combinaison de ces différents types de données. Le problème avec ces informations est qu’elles ne sont pas stockées d’une manière structurée, par conséquent il est difficile de retrouver l’information qu’on recherche en un temps opportun. L’exemple le plus illustratif actuellement est le Web. Mais, il n’y a pas que le Web. On peut trouver des banques de données disséminées un peu partout : dans un centre de télédétection, dans un centre médical, dans un centre de police, dans une librairie digitale ;qui pour les interroger et les exploiter on a besoin de système de recherche efficace [Abb 98]. Par conséquent, l’utilité et l’importance des systèmes automatiques d’indexation et de recherche d’informations ne sont plus à démontrer. De plus, la recherche dans une grande base de données, en particulier des bases d’images est un problème d’une importance cruciale pour de nombreuses applications telles que : • Les applications scientifiques (Imagerie médicale, ... ). • Les applications grand public (butinage Web, commerce électronique.... ). • L’authentification (détecter les contrefaçons, identifier un visage, ... ). • L’art, l’éducation (recherche encyclopédique d’illustrations, ... ). • Les télécommunications [coder et transmettre les images par leur contenu, ... j. • Le désigne, la publicité (rechercher une texture spécifique pour l’industrie textile, illustrer une publicité par une image adéquate, ... ). • L’audiovisuel (rechercher un plan spécifique d’un film, ... ). Notre travail est une contribution dans le domaine des bases de données multimédias pour la mise en place d’outils et de méthodes permettant la recherche d’images par le contenu qui suscite actuellement un intérêt et une attention considérables et cela de la part de nombreuses communautés : celle de la recherche d’information qui étend son périmètre au-delà du texte vers les autres médias telle que l’image, celle du traitement et de l’analyse de l’image qui met ainsi en œuvre ses compétences dans un domaine où la demande est forte, celle de l’intelligence artificielle et de l’extraction de connaissances, et celle des bases de données. Dans la suite de cet article, une fois le mot" contenu" de l’image défini, nous présentons "approche de conception de notre système d’indexation et de recherche d’images par le contenu ainsi que !es méthodes d’indexation utilisées. Nous terminons par une conclusion dans laquelle les principaux résultats obtenus sont exposés ainsi que les perspectives envisagées. | fr_FR |
| dc.identifier.issn | 1111-0015 | |
| dc.identifier.uri | http://dl.cerist.dz/handle/CERIST/473 | |
| dc.publisher | CERIST, Alger | fr_FR |
| dc.relation.ispartof | Revue d'Information Scientifique et Technique (RIST) | fr_FR |
| dc.rights.holder | CERIST | fr_FR |
| dc.subject | Indexation | fr_FR |
| dc.subject | Recherche d’images | fr_FR |
| dc.title | Indexation et Recherche d’Images par le Contenu | fr_FR |
| dc.type | Article |