Sujet de recherche Master MIAGE et INFO dans l'équipe FOX-MIIRE axe vidéo

Année 2011-2012

Titre : Analyse de corrélations

Laboratoire d’Informatique Fondamentale de Lille, Equipe FOX-MIIRE

Encadrants et contacts : Jean.Martinet@lifl.fr, Ismail.Elsayad@lifl.fr

Contexte général :

La détection automatique et la reconnaissance d’objets dans grande quantité d’images ou de vidéo requiert l’extraction de caractéristiques locales (couleur, texture, forme, contour, etc.) dans les régions de l’image.

Tout comme l’ordre des mots dans un texte, la distribution et l’agencement spatial de ces régions (ou « mots visuels ») n’est pas aléatoire. En effet, l’assemblage des régions selon une configuration précise représente une scène dont le contenu est identifiable et interprétable.

L’étude des configurations des mots visuels dans une grande quantité de données permet de dégager des agencements fréquents (par exemple des feuilles au dessus d’un tronc d’arbres, ou des yeux proches d’un nez ou d’une bouche). La connaissance de ces agencements, qui facilite l’indexation et la désambigüisation des mots visuels, nécessite une analyse du contexte d’occurrence des mots visuels dans les images. Nous nous intéressons à l’utilisation de techniques de réduction de dimensions pour effectuer cette analyse, comme par exemple l’Analyse en Composantes Principales (ACP), qui est une méthode de statistique multivariée consistant à transformer des variables statistiquement "corrélées" (par exemple les groupes de mots visuels récurrents) en variables indépendantes les unes des autres, "composantes principales" (comme les objets de l’image).

Objectifs du stage

Les objectifs du stage proposé sont les suivants:

1. Etat de l’art sur les techniques de réduction de dimensions en indexation d’images

2. Proposition et mise en œuvre de la technique retenue

3. Evaluation de la proposition sur des benchmarks classiques, en comparaison aux approches existantes

Compétences requises

Les compétences souhaitables pour ce stage sont une bonne connaissance des techniques statistiques et mathématiques pour le traitement des images, en algorithmique, et la maîtrise des langages Java ou C++. La lecture et l'écriture de l'anglais scientifique est souhaitée.

Lieu de stage :

IRCICA, Parc de la Haute Borne, Villeneuve d’Ascq

Rémunération :

Gratification

Références :

[1] Sivic, J., B. Russell, A. Efros, A. Zisserman, et W. Freeman (2005). Discovering objects and their location in images. In ICCV, volume 1, pp. 370-377.

[2] Zheng, QF., WQ .Wang, et W. Gao (2006). Effective and Efficient Object-Based Image retrieval using visual phrases. In Proceedings of the 14th annual ACM international conference on Multimedia. pp. 77-80. ACM Press.

[3] Martinet, J., & S. Satoh (2007). A study of intra-modal association rules for visual modality representation. In Content-Based Multimedia Indexing. pp. 344-350. CBMI. IEEE Computer Society.

[4] Ismail Elsayad, Jean Martinet, Thierry Urruty, Chaabane Djeraba. Effective phrase-based content-based image retrieval based on association rules and spatial weighting, VISAPP'2010.