Multi-source shared nearest neighbours for multi-modal image clustering

Résumé : Les techniques basées sur l'information des voisins partagés sont bien connues pour surmonter plusieurs lacunes des méthodes traditionnelles de regroupement, celles liés aussi à la grande dimension et les limites des métriques. Cependant, les méthodes précédentes étaient limitées à une seule source d'information alors qu'elles semblent être très bien adaptées pour des données hétérogènes, généralement dans un contexte multi-modal. Dans cet article, nous introduisons une nouvelle approche multi-source appliquée à une méthode de regroupement basée sur l'information des voisins partagés. Nous avons d'abord étendu les mesures de similarité dans un cas de multiples sources et nous avons introduit une étape originale qui permet la sélection automatique des sources lors de la construction des groupes candidats. L'originalité de la méthode est que chaque groupe qui en résulte est construit avec ses propres sous-ensembles de modalités qui lui sont optimales et qui améliore la robustesse face aux sources d'information bruitées ou aberrantes. Nous avons expérimenté notre méthode dans le cadre de la structuration de résultats de recherche d'images de façon multi-modale et nous avons montré son efficacité en utilisant des données synthétiques et d'autres réelles impliquant différentes sources d'information visuelle et textuelle.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-7351, INRIA. 2010
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Contributeur : Hamzaoui Amel <>
Soumis le : lundi 26 juillet 2010 - 17:35:22
Dernière modification le : vendredi 25 mai 2018 - 12:02:03
Document(s) archivé(s) le : jeudi 1 décembre 2016 - 21:03:39

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Amel Hamzaoui, Alexis Joly, Nozha Boujemaa. Multi-source shared nearest neighbours for multi-modal image clustering. [Research Report] RR-7351, INRIA. 2010. 〈inria-00496170v2〉

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