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Indexation rapide de documents audio par traitement morphologique de la parole / F. Salama in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 15 n° 2 (mars - avril 2010)  

Public [article]  inIngénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 15 n° 2 (mars - avril 2010) . - pp 29 - 48 Titre : Indexation rapide de documents audio par traitement morphologique de la parole Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Salama, Auteur ; H. Glotin, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 29 - 48 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique [Termes IGN] indexation [Termes IGN] langage naturel (informatique) [Termes IGN] morphologie mathématique [Termes IGN] phonétique [Termes IGN] reconnaissance automatique [Termes IGN] reconnaissance de la parole [Termes IGN] variable binaire Résumé : (Auteur) La parole véhicule la plus grande part de la sémantique contenue dans les documents audio et audio-visuels. Les systèmes de reconnaissance automatique de la parole (RAP) sont donc aujourd'hui centraux pour les systèmes d'indexation et de recherche d'information, mais nécessitent des corpus annotés pour la construction des modèles. Afin de contourner ce verrou technologique, qui est au coeur du « semantic gap », nous proposons une nouvelle approche d'indexation basée sur une mesure directe de similarité entre des représentations parcimonieuses temps-fréquence du mot recherché et du document. Le principe de notre approche est de structurer la parole par un codage des zones articulatoires stables versus instables des phonèmes. Cette approche comporte deux intérêts majeurs : compression du signal et gommage d'artefacts. L'indexation est alors générée par une recherche morphologique, locuteur indépendant, de motif binaire du mot dans celui du document audio. Copyright Lavoisier Numéro de notice : A2010-122 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.15.2.29-48 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.15.2.29-48 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30318 [article]

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093-2010021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Sélection adaptative des dimensions de l'indexation visuelle d'images mal annotées en fonction du mot recherché / S. Tollari in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 11 n° 4 (juillet - août 2006)

Public [article]  inIngénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 11 n° 4 (juillet - août 2006) . - pp 55 - 80 Titre : Sélection adaptative des dimensions de l'indexation visuelle d'images mal annotées en fonction du mot recherché Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Tollari, Auteur ; H. Glotin, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 55 - 80 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information [Termes IGN] analyse discriminante [Termes IGN] approximation [Termes IGN] base de données d'images [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] modèle conceptuel de données Résumé : (Auteur) La construction de modèles de concepts visuels généralistes est difficile, parce que les grandes bases d'images ne sont pas annotées localement pour chaque concept qu'elles contiennent. Ceci invalide les méthodes classiques d'optimisation de l'espace visuel à grande dimension. Pour améliorer la recherche et l'indexation d'images réalistes mal annotées, nous proposons deux méthodes de sélection des traits visuels les plus discriminants pour chaque mot-clé : l'approximation de l'analyse discriminante linéaire (ALDA) et l'approximation de la diversité marginale maximale (AMMD). De plus, nous dérivons par entropie les traits d'hétérogénéité H des 40 traits visuels classiques U. Pour chaque mot, nous réduisons par combinaison, puis sélection, les espaces visuels. Nous démontrons, par classification non supervisée sur 10K images de COREL et 50 mots, la complémentarité des informations visuelles U et H, et que l'on peut réduire l'indexation visuelle de 79 % tout en améliorant la classification de +69 %. Le passage à l'échelle de ces méthodes est discuté. Numéro de notice : A2006-374 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74864 [article]

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093-06041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible