Hachage de Descripteurs Locaux pour la Recherche d'Images Similaires

Résumé : Nous nous intéressons au problème de la recherche d'images similaires dans une large base de données. Les algorithmes les plus performants utilisent des descripteurs locaux d'images. Le problème devient alors d'utiliser un algorithme de recherche des plus proches voisins qui soit rapide. Dans cet article, nous proposons un nouvel algorithme basé sur une fonction de hachage originale. Notre algorithme sélectionne pour chaque point ses dimensions distinctives et s'en sert pour créer une clé de hachage. Nous comparons ses performances à plusieurs méthodes de l'état de l'art et montrons qu'il offre plusieurs avantages. Il est rapide, consomme peu de mémoire et ne demande pas d'apprentissage. Pour valider nos résultats, nous appliquons cet algorithme à une recherche d'images similaires dans une base de plus de 500.000 images. Enfin, nous montrons que notre algorithme est intégrable à une méthode de recherche par Bag-Of-Features.
Type de document :
Communication dans un congrès
ORASIS'09 - Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, 2009, Trégastel, France, France. 2009
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Contributeur : Anne Jaigu <>
Soumis le : jeudi 16 juillet 2009 - 16:19:37
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:12:20
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 juin 2010 - 18:31:34

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Adrien Auclair, Laurent D. Cohen, Nicole Vincent. Hachage de Descripteurs Locaux pour la Recherche d'Images Similaires. ORASIS'09 - Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, 2009, Trégastel, France, France. 2009. 〈inria-00404613〉

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