Skip to Main content Skip to Navigation
Conference papers

Un modèle vectoriel étendu de recherche d'information adapté aux images

Résumé : Nous présentons un modèle vectoriel de recherche d'information appliqué aux images. Afin d'avoir un cadre de représentation des connaissances complexes liées à la fois à la description des images et à l'expression d'un besoin d'information d'un utilisateur via une requête (comme la nature des objets apparaissant sur une image, leurs positions relatives, ou les couleurs), nous utilisons le formalisme des graphes conceptuels. Cependant la complexité de traitement de tels graphes diminue leur intérêt pour de grandes quantités de documents. Le modèle présenté intègre la prise en compte de différents niveaux de description et de liaisons a priori entre termes, dans une indexation et une recherche basées sur le modèle vectoriel. La comparaison de graphes, un fois traduits en vecteurs, peut alors être simulée par une comparaison de vecteurs. Le but est d'allier la richesse de formalismes comme celui des graphes conceptuels et l'efficacité du modèle vectoriel. Nous donnons et discutons les résultats d'évaluation, qui sont prometteurs pour l'avenir.
Document type :
Conference papers
Complete list of metadatas

https://hal.inria.fr/hal-00954067
Contributor : Marie-Christine Fauvet <>
Submitted on : Friday, February 28, 2014 - 4:12:14 PM
Last modification on : Tuesday, December 8, 2020 - 10:42:35 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-00954067, version 1

Collections

Citation

Jean Martinet, Yves Chiaramella, Philippe Mulhem. Un modèle vectoriel étendu de recherche d'information adapté aux images. 20ème Congrès INFORSID'02 (Informatique des Organisations et Systèmes d'Information et de Décision), 2002, Nantes, France. pp.337--348. ⟨hal-00954067⟩

Share

Metrics

Record views

176