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Master Thesis Year : 2018

MonaLIA 1.0 preliminary study on the coupling learning and reasoning for image recognition to enrich the records of in the Joconde database

MonaLIA 1.0 : étude préliminaire sur le couplage apprentissage-raisonnement pour la reconnaissance d'images et l’enrichissement de notices de la base Joconde

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Abstract

The MonaLIA 1.0 project is a preliminary study on the coupling of learning methods (Deep Neural Networks) and knowledge-based methods (Semantic Web) for image recognition and the enhancement of descriptive documentary records. The approach is applied and evaluated on the collection and data in the Joconde database in order to identify the possibilities and challenges offered by this coupling in assisting in the creation and maintenance of such an annotated collection.
Le projet MonaLIA 1.0 est une étude préliminaire sur le couplage de méthodes d’apprentissage (Réseaux de Neurones Profonds) et de méthodes à base de connaissances (Web Sémantique) pour la reconnaissance d'images et l’enrichissement de notices descriptives documentaires. L’approche est appliquée et évaluée sur la collection et les données de la base Joconde afin d’identifier les possibilités et les verrous offerte par ce couplage dans l’assistance à la création et la maintenance d’une telle collection annotée.
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Dates and versions

hal-01953236 , version 1 (12-12-2018)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01953236 , version 1

Cite

Anna Bobasheva. MonaLIA 1.0 preliminary study on the coupling learning and reasoning for image recognition to enrich the records of in the Joconde database. Artificial Intelligence [cs.AI]. 2018. ⟨hal-01953236⟩
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