Recherche d'image par le contenu visuel utilisant la décomposition BEMD et le modéle Gamma généralisé des IMFS

Abstract : In this paper, we propose to characterize images without extracting local features, by using global information extracted from the image Bidimensinal Empirical Mode Decomposition (BEMD). This method decompose image into a set of functions named Intrinsic Mode Function (IMF) and residue. The Generalized Gamma Density function (GG) is used to represent the coefficients derived from each IMF, and the Kullback-Leibler Distance (KLD) compute the similarity between GGs. Results are promising: retrieval efficiency is higher than 86 % for same cases.
Type de document :
Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010
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https://hal.inria.fr/inria-00494809
Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:59:05
Dernière modification le : jeudi 24 juin 2010 - 08:59:05
Document(s) archivé(s) le : lundi 27 septembre 2010 - 11:41:35

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  • HAL Id : inria-00494809, version 1

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Aziza Benkuider, Abdelouahed Sabri, Abed Allah Aarab. Recherche d'image par le contenu visuel utilisant la décomposition BEMD et le modéle Gamma généralisé des IMFS. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494809〉

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