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Object detection and localization using a knowledge graph on spatial relationships / Nguyen-Vu Hoang (July 2013)  

Public Titre : Object detection and localization using a knowledge graph on spatial relationships Type de document : Article/Communication Auteurs : Nguyen-Vu Hoang, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Marta Rukoz, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : July 2013 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : ICME 2013, IEEE International Conference on Multimedia & Expo 15/07/2013 19/07/2013 San Jose Californie - Etats-Unis Proceedings IEEE Importance : pp 1 - 6 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] base de données localisées [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] graphe [Termes IGN] relation spatiale [Termes IGN] réseau sémantique Résumé : (auteur) A knowledge on spatial relationships between objects present in a given collection of images can provide interesting information to improve classical CBIR tasks such as object detection and localization, by reducing the searching areas of the object relatively to one or several given objects. In this paper, we propose a representation of the knowledge on relationships existing between symbolic objects in a collection of images. None exhaustively, these relationships can be co-occurrences of objects or different kinds of spatial relationships between them in images. We present a graph-based representation of this knowledge and its associated operations and properties. This work was evaluated on the public symbolic image database LabelMe. The experiments show its relevance for object detection and localization. Numéro de notice : C2013-030 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.1109/ICME.2013.6607602 Date de publication en ligne : 26/09/2013 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/ICME.2013.6607602 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80193

Embedding spatial information into image content description for scene retrieval / Nguyen-Vu Hoang in Pattern recognition, vol 43 n° 9 (September 2010)  

Public [article]  inPattern recognition > vol 43 n° 9 (September 2010) . - pp 3013 -3024 Titre : Embedding spatial information into image content description for scene retrieval Type de document : Article/Communication Auteurs : Nguyen-Vu Hoang, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Marta Rukoz, Auteur ; M. Manouvrier, Auteur Année de publication : 2010 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 3013 -3024 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] base de données d'images [Termes IGN] point d'intérêt [Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu [Termes IGN] scène Résumé : (auteur) This article presents , an image content representation describing the spatial layout with triangular relationships of visual entities, which can be symbolic objects or low-level visual features. A semi-local implementation of is also proposed, making the description robust to viewpoint changes. We evaluate for image retrieval under the query-by-example paradigm, on contents represented with interest points in a bag-of-features model: it improves state-of-the-art techniques, in terms of retrieval quality as well as of execution time, and is scalable. Finally, its effectiveness is evaluated on a topical scenario dedicated to scene retrieval in datasets of city landmarks. Numéro de notice : A2010-685 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.patcog.2010.03.024 Date de publication en ligne : 08/04/2010 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.patcog.2010.03.024 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95978 [article]