Recherche approximative de plus proches voisins

Sid-Ahmed Berrani 1 Laurent Amsaleg 2 Patrick Gros 2
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IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : La recherche d'images par le contenu au sein de grandes bases de données est un processus notoirement coûteux. Il s'avère que l'on peut fortement réduire ce coût si l'on effectue des recherches approximatives. Cet article propose une nouvelle méthode de recherche approximative de plus proches voisins (ppv) qui permet un contrôle fin de la précision de la recherche. Ce contrôle s'exprime au travers d'un seul paramètre qui indique la probabilité maximale de ne pas retrouver un des ppv exacts. Nous montrons de plus que cette méthode est particulièrement bien adaptée au cas de la recherche d'images décrites par des descripteurs locaux. Dans ce cas, la multiplicité des descripteurs par image compense totalement l'imprécision de la recherche.
Type de document :
Article dans une revue
Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série TSI : Technique et Science Informatiques, Lavoisier, 2003, 22 (9), pp.1201-1230. 〈http://tsi.revuesonline.com/login.jsp?articleId=3804〉. 〈10.3166/tsi.22.1201-1230〉
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https://hal.inria.fr/inria-00604073
Contributeur : Patrick Gros <>
Soumis le : mardi 28 juin 2011 - 09:59:06
Dernière modification le : mercredi 16 mai 2018 - 11:23:05

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Citation

Sid-Ahmed Berrani, Laurent Amsaleg, Patrick Gros. Recherche approximative de plus proches voisins. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série TSI : Technique et Science Informatiques, Lavoisier, 2003, 22 (9), pp.1201-1230. 〈http://tsi.revuesonline.com/login.jsp?articleId=3804〉. 〈10.3166/tsi.22.1201-1230〉. 〈inria-00604073〉

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