en fr Distributed Content Based Image Retrieval using a Multi-Agent System Recherche dimages sur un réseau à laide dun système multi-agents Report as inadecuate




en fr Distributed Content Based Image Retrieval using a Multi-Agent System Recherche dimages sur un réseau à laide dun système multi-agents - Download this document for free, or read online. Document in PDF available to download.

1 MIDI ETIS - Equipes Traitement de l-Information et Systèmes

Abstract : In this thesis, we focus on content based image retrieval in distributed collections. Wepresent a framework with online learning based on ant-like mobile agents. Mobile agentscrawl the network to find images matching a given example query. The images retrievedare shown to the user who labels them, following the classical relevant feedback scheme.The labels are used both to improve the similarity measure used for the retrieval and tolearn paths leading to sites containing relevant images. The relevant paths are learnedin an ethologically inspired way. We also present an extension with the re-use of learnedpaths for later sessions. This long-term learning step leads to further improvement in theinteraction time required to obtain good results.

Résumé : Cette thèse a pour objet la recherche d’images par le contenu dans un contexte debases d’images distribuées. Nous nous plaçons dans le schéma classique des systèmes derecherche d’images interactifs, c’est-à-dire que le système présente des images à l’utili-sateur et celui-ci les annote afin d’affiner la recherche, ce que l’on appelle -bouclage depertinence-. Nous proposons dans un premier temps, une extension de ce schéma à larecherche distribuée à l’aide d’un système multi-agents. Les agents parcourent le réseauà la recherche des images pertinentes et marquent les chemins pertinents afin de guiderles autres agents vers les sites intéressants. Notre stratégie s’inspire du comportement desfourmis et de leur marquage de l’environnement à l’aide de phéromones. Dans un secondtemps, nous nous intéressons à la ré-utilisation des marquages d’une session de rechercheà une autre. Cet apprentissage à long-terme permet aux agents de trouver plus facilementles sites contenant des images pertinentes, et offre une importante réduction du tempsd’interaction requis pour l’obtention de bons résultats.

en fr

Keywords : Multimedia indexing Machine learning Multi-agent system Image processing

Mots-clés : Indexation multimédia Apprentissage statistique Système multi-agents Traitement d-image





Author: David Picard -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



DOWNLOAD PDF




Related documents