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Saliency and Burstiness for Feature Selection in CBIR / Kamel Guissous (2020)  

Public Titre : Saliency and Burstiness for Feature Selection in CBIR Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Congrès : EUVIP 2019, 8th European Workshop on Visual Information Processing (28 - 31 octobre 2019; Rome, Italie), Commanditaire Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] analyse visuelle [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] recherche d'image basée sur le contenu [Termes descripteurs IGN] saillance [Termes descripteurs IGN] zone saillante 3D Résumé : (auteur) The paper addresses the problem of visual feature selection in content-based image retrieval (CBIR). We propose to study two strategies: the first one is using visual saliency, that selects the most salient features of the image and the second one exploits burstiness, that detects and processes the repeated visual elements in the image. To detect and describe the visual features in images, we rely on a deep local features approach based on convolutional neural network. The two strategies are evaluated for image retrieval on different datasets, according to two criteria: quality of retrieval and volume of manipulated features. Numéro de notice : C2019-027 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/EUVIP47703.2019.8946126 date de publication en ligne : 02/01/2020 En ligne : https://ieeexplore.ieee.org/document/8946126 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94521

Saillance visuelle en imagerie urbaine / Kamel Guissous (2018) 

Public contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France) (2018)   Titre : Saillance visuelle en imagerie urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous , Auteur Congrès : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France), Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2018 Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] analyse d'image numérique [Termes descripteurs IGN] contour [Termes descripteurs IGN] espace urbain [Termes descripteurs IGN] patrimoine [Termes descripteurs IGN] valorisation Résumé : (Auteur) Avec l'augmentation de la taille des bases d'images et de la complexité des descripteurs dans les domaines de la recherche d'images par contenu visuel et de la vision par ordinateur, il est nécessaire de trouver un moyen pour limiter la quantité de données manipulées, tout en conservant leur représentativité. Au lieu d’analyser l'image entière, la sélection des régions qui détiennent l'essence de l'information est une option pertinente pour atteindre cet objectif. La saillance visuelle peut permettre de sélectionner les zones les plus importantes de l'image pour une tâche donnée. Nous proposons ici une nouvelle approche de saillance visuelle basée sur l'analyse de la distribution locale de l'orientation des contours, en particulier dédiée aux contenus image structurés, comme c’est le cas en environnement urbain. La méthode proposée a été exploitée dans deux applications différentes : la recherche d'images pour la valorisation de fonds photographiques patrimoniaux et la localisation basée image de véhicule. Numéro de notice : C2018-084 Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91535

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Image retrieval based on saliency for urban image contents / Kamel Guissous (2017)  

Public Titre : Image retrieval based on saliency for urban image contents Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Congrès : IPTA 2017, 7th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (28 novembre - 1er décembre 2017), Commanditaire Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Importance : 6 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] saillance [Termes descripteurs IGN] scène urbaine Résumé : (auteur) With the increase of image datasets size and of descriptors complexity in Content-Based Image Retrieval (CBIR) and Computer Vision, it is essential to find a way to limit the amount of manipulated data, while keeping its quality. Instead of treating the entire image, the selection of regions which hold the essence of information is a relevant option to reach this goal. As the visual saliency aims at highlighting the areas of the image which are the most important for a given task, in this paper we propose to exploit visual saliency maps to prune the most salient image features. A novel visual saliency approach based on the local distribution analysis of the edges orientation, particularly dedicated to structured contents, such as street view images of urban environments, is proposed. It is evaluated for CBIR according to three criteria: quality of retrieval, volume of manipulated features and computation time. The proposal can be exploited into various applications involving large sets of local visual features; here it is experimented within two applications: cross-domain image retrieval and image-based vehicle localisation. Numéro de notice : C2017-040 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IPTA.2017.8310131 date de publication en ligne : 12/03/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IPTA.2017.8310131 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91922

Recherche d’images basée sur la saillance visuelle pour l’imagerie urbaine / Kamel Guissous (2017) 

Public contenu dans ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, 12 - 16 juin 2017 au Club Belambra “Omaha Beach” Le Cavey à Colleville-sur-Mer (Normandie) / Laboratoire Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen (Campus 2 - Pôle Sciences et technologies de l’Université de Caen, Caen, France) (2017)   Titre : Recherche d’images basée sur la saillance visuelle pour l’imagerie urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Congrès : ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur (12 - 16 juin 2017; Colleville-sur-Mer, France) , Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2017 Importance : 8 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] contour [Termes descripteurs IGN] détection de région [Termes descripteurs IGN] recherche d'image basée sur le contenu [Termes descripteurs IGN] vision par ordinateur [Termes descripteurs IGN] zone saillante 3D Résumé : (auteur) Avec l’augmentation de la taille des bases d’images et de la complexité des descripteurs dans les domaines de la recherche d’images par contenu visuel et de la vision par ordinateur, il est nécessaire de trouver un moyen pour limiter la quantité de données manipulées, tout en conservant leur représentativité. Au lieu d’analyser l’image entière, la sélection des régions qui détiennent l’essence de l’information est une option pertinente pour atteindre cet objectif. Comme la saillance visuelle a pour objectif de sélectionner les zones les plus importantes de l’image pour une tâche donnée, dans cet article, nous proposons d’exploiter des cartes de saillance visuelle pour filtrer les caractéristiques visuelles les plus saillantes de l’image. Une nouvelle approche de saillance visuelle basée sur l’analyse de la distribution locale de l’orientation des contours, en particulier dédiée aux contenus image structurés, comme les images de type streetview de l’environnement urbain, est proposée. Il est évalué pour la recherche d’images par contenu visuel à partir d’un exemple selon trois critères : la qualité de la recherche, le volume des caractéristiques manipulées et le temps de calcul. L’approche proposée peut être exploitée dans diverses applications qui manipulent de grands nombres de caractéristiques visuelles ; ici il est expérimenté dans deux applications : la recherche d’images cross-domain et la localisation de véhicule basée image. Numéro de notice : C2017-032 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89296

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