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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > analyse d'image orientée objet > recherche d'image basée sur le contenu
recherche d'image basée sur le contenu |
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Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)
Titre : Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : Vannes : Université de Bretagne Sud Année de publication : 2020 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : RFIAP 2020, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 23/06/2020 26/06/2020 Vannes France Open Access Proceedings Importance : 11 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse du paysage
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] architecture de réseau
[Termes IGN] BD ortho
[Termes IGN] BD Topo
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] réseau neuronal siamois
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Cet article présente un réseau multimodal qui met en correspondance des images aériennes de territoires urbains et ruraux français prises à environ 15 ans d'intervalle. Il devrait être invariant à un large éventail de changements, tels que l'évolution du paysage au fil des années. Il exploite les images originales et les régions sémantiquement segmentées et étiquetées. Le coeur de la méthode est un réseau siamois qui apprend à extraire des caractéristiques des paires d'images correspondantes dans le temps et des paires non correspondantes. Ces descripteurs sont suffisamment discriminants pour qu'un simple classifieur k-NN suffise comme critère de géo-correspondance final. Dans cet article, nous dé-montrons que notre descripteur siamois surpasse les autres descripteurs d'images en termes de recherche d'images par contenu à travers le temps. Numéro de notice : C2020-003 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://cap-rfiap2020.sciencesconf.org/data/RFIAP_2020_paper_21.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95446 Voir aussiDocuments numériques
en open access
rfiap2020_21_cameraready.pdfAdobe Acrobat PDF
Titre : Saliency and Burstiness for Feature Selection in CBIR Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : EUVIP 2019, 8th European Workshop on Visual Information Processing 28/10/2019 31/10/2019 Rome Italie Proceedings IEEE Importance : pp 111 - 116 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] saillance
[Termes IGN] zone saillante 3DRésumé : (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 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) 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 SUMAC'20 : Proceedings of the 2nd Workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents / Valérie Gouet-Brunet (2020)
Titre : SUMAC'20 : Proceedings of the 2nd Workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents Type de document : Actes de congrès Auteurs : Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Margarita Khokhlova , Auteur ; Ronak Kosti, Auteur ; Liming Chen, Auteur ; Xu-Chen Yin, Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2020 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : SUMAC 2020, 2nd workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents 12/10/2020 12/10/2020 en ligne Etats-Unis Proceedings ACM ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4503-8155-0 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] conservation du patrimoine
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] multimedia
[Termes IGN] numérisation de photographie
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenuRésumé : (auteur) It is our great pleasure to welcome you to SUMAC 2020, the 2nd edition of the ACM workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents. The digitization of large quantities of analogue data and the massive production of born-digital documents for many years now provide us with large volumes of varied multimedia data (images, maps, text, video, multi-sensor data, etc.), an important feature of which is that they are cross-domain. "Cross-domain" reflects the fact that these data may have been acquired in very different conditions: different acquisition systems, times and points of view (e.g. a 1962 postcard from the Arc de Triomphe vs. a recent street-view acquisition by mobile mapping of the same monument). These data represent an extremely rich heritage that can be exploited in a wide variety of fields, from SSH to land use and territorial policies, including smart city, urban planning, tourism, creative media and entertainment.
In terms of research in computer science, they address challenging problems related to the diversity and volume of the media across time, the variety of content descriptors (potentially including the time dimension), the veracity of the data, and the different user needs with respect to engaging with this rich material and the extraction of value out of the data. These challenges are reflected in research topics such as multimodal and mixed media search, automatic content analysis, multimedia linking and recommendation, and big data analysis and visualization, where scientific bottlenecks may be exacerbated by the time dimension, which also provides topics of interest such as multimodal time series analysis.Numéro de notice : 17631 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Actes nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : 10.1145/3423323 En ligne : https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3423323 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97086 Challenging deep image descriptors for retrieval in heterogeneous iconographic collections / Dimitri Gominski (2019)
Titre : Challenging deep image descriptors for retrieval in heterogeneous iconographic collections Type de document : Article/Communication Auteurs : Dimitri Gominski , Auteur ; Martyna Poreba , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2019 Autre Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : SUMAC 2019, 1st workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents 21/10/2019 21/10/2019 Nice France Proceedings ACM Importance : pp 31 - 38 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Preprint publié sur ArXiv https://arxiv.org/abs/1909.08866v1Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] collection
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] iconographie
[Termes IGN] image multi sources
[Termes IGN] indexation
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenuRésumé : (auteur) This article proposes to study the behavior of recent and efficient state-of-the-art deep-learning based image descriptors for content-based image retrieval, facing a panel of complex variations appearing in heterogeneous image datasets, in particular in cultural collections that may involve multi-source, multi-date and multi-view contents. For this purpose, we introduce a novel dataset, namely Alegoria dataset, consisting of 12,952 iconographic contents representing landscapes of the French territory, and encapsultating a large range of intra-class variations of appearance which were finely labelled. Six deep features (DELF, NetVLAD, GeM, MAC, RMAC, SPoC) and a hand-crafted local descriptor (ORB) are evaluated against these variations. Their performance are discussed, with the objective of providing the reader with research directions for improving image description techniques dedicated to complex heterogeneous datasets that are now increasingly present in topical applications targeting heritage valorization. Numéro de notice : C2019-022 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Autre URL associée : ArXiv Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1145/3347317.3357246 Date de publication en ligne : 19/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1145/3347317.3357246 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93623
Titre : Entropy in image analysis Type de document : Monographie Auteurs : Amelia Carolina Sparavigna, Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 456 p. Format : 17 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03921-093-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte de profondeur
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] cryptage
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (éditeur) Image analysis is a fundamental task for extracting information from images acquired across a range of different devices. Since reliable quantitative results are requested, image analysis requires highly sophisticated numerical and analytical methods--particularly for applications in medicine, security, and remote sensing, where the results of the processing may consist of vitally important data. The contributions to this book provide a good overview of the most important demands and solutions concerning this research area. In particular, the reader will find image analysis applied for feature extraction, encryption and decryption of data, color segmentation, and in the support new technologies. In all the contributions, entropy plays a pivotal role. Note de contenu : 1- An adaptive weight method for image retrieval based multi-feature fusion
2- A New Image Encryption
3- Algorithm Based on Chaos and Secure Hash SHA-256
4- Video summarization for sign languages using the median of entropy of mean frames method
5- Encryption algorithm of multiple-image using mixed image elements and two dimensional chaotic economic map
6- Improved cryptanalysis and enhancements of an image encryption scheme using combined 1D chaotic maps
7- Blind image quality assessment of natural scenes based on entropy differences in the DCT domain
8- A novel multi-exposure image fusion method based on adaptive patch structure
9- An image encryption algorithm based on time-delay and random insertion
10- Uncertainty assessment of hyperspectral image classification: Deep learning vs. random forest
11- Reconstruction of PET images using cross-entropy and field of experts
12- Objective 3D printed surface quality assessment based on entropy of depth maps
13- Non rigid medical image registration using an information theoretic measure based on arimoto entropy with gradient distributions
14- Study on asphalt pavement surface texture degradation using 3-D image processing techniques and entropy theory
15- Entropy and contrast enhancement of infrared thermal images using the multiscale top-hat transform
16- Breaking an image encryption algorithm based on DNA encoding and spatiotemporal chaosNuméro de notice : 28553 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03921-093-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03921-093-0 Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97428 PermalinkSeeing the past with computers: Experiments with augmented reality and computer vision for history / Kevin Kee (2019)PermalinkVision-based localization with discriminative features from heterogeneous visual data / Nathan Piasco (2019)PermalinkLabel propagation with ensemble of pairwise geometric relations : towards robust large-scale retrieval of object instances / Xiaomeng Wu in International journal of computer vision, vol 126 n° 7 (July 2018)PermalinkComparative study of visual saliency maps in the problem of classification of architectural images with Deep CNNs / Abraham Montoya Obeso (2018)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink