Représentation compacte des sacs de mots pour l'indexation d'images

Hervé Jégou 1 Matthijs Douze 2 Cordelia Schmid 2
1 TEXMEX - Multimedia content-based indexing
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
2 LEAR - Learning and recognition in vision
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
Résumé : La représentation des images par descripteurs locaux est invariante à de nombreuses transformations. Une de ses principales limitations est la quantité de mémoire requise pour décrire chaque image. Une représentation de type sac de mots est ainsi limitée à quelques millions d'images pour un serveur raisonnablement équipé. Dans cet article, nous étudions la possibilité de compresser et indexer conjointement les représentations sacs de mots, et introduisons une méthode de recherche approximative sur ce type de vecteurs creux. La comparaison entre deux images consiste à calculer une espérance de distance de Hamming entre leur représentations. Nos expériences montrent que l'approche proposée requiert dix à cent fois moins de mémoire que la représentation initiale et améliore l'efficacité de la recherche, tout en offrant une qualité de recherche comparable.
Type de document :
Communication dans un congrès
RFIA 2010 - Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2010, Caen, France. 2010
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Soumis le : lundi 20 décembre 2010 - 10:23:10
Dernière modification le : vendredi 13 janvier 2017 - 14:21:09
Document(s) archivé(s) le : lundi 5 novembre 2012 - 14:36:51

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Hervé Jégou, Matthijs Douze, Cordelia Schmid. Représentation compacte des sacs de mots pour l'indexation d'images. RFIA 2010 - Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2010, Caen, France. 2010. 〈inria-00548638〉

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