Content based images retrieval based on implicit gaze annotations

Résumé : Un défi pour les systèmes de recherche basée sur le contenu réside dans la nécessité d’avoir une base annotée. Cette thèse propose un système d’annotation d’images interactif par le regard afin d’alléger la tâche d’annotation. Le but est de classer un petit ensemble d’images en fonction d’une catégorie cible (classification binaire) pour classer un grand ensemble d’images. Parmi les caractéristiques du regard pointées comme informatives sur l’intention des utilisateurs, nous avons élaboré un estimateur d’intention par le regard, calculable en temps réel, indépendant de l’utilisateur et de la catégorie cible. Cette annotation implicite est meilleure qu’une annotation aléatoire mais reste incertaine. Dans une deuxième partie, les images ainsi annotées sont utilisées pour classifier un plus grand ensemble d’images avec un algorithme prenant en compte l’incertitude des labels : P-SVM combinant classification et régression. Nous avons déterminé parmi différentes stratégies un critère de pertinence pour discriminer les labels les plus fiables, utilisés pour la classification, des labels les plus incertains, utilisés pour la régression. La précision du P-SVM est évaluée dans différents contextes et peut atteindre les performances d’un algorithme de classification standard entraîné avec les labels certains. Ces évaluations ont tout d’abord été menées sur un benchmark standard pour se comparer à l’état de l’art, et dans un second temps, sur une base d’images de nourriture.
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Thèse
Databases [cs.DB]. Université Côte d'Azur, 2017. English. 〈NNT : 2017AZUR4115〉
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Soumis le : mardi 6 mars 2018 - 14:47:10
Dernière modification le : mercredi 7 mars 2018 - 01:18:48
Document(s) archivé(s) le : jeudi 7 juin 2018 - 13:57:01

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Stéphanie Lopez. Content based images retrieval based on implicit gaze annotations. Databases [cs.DB]. Université Côte d'Azur, 2017. English. 〈NNT : 2017AZUR4115〉. 〈tel-01724391〉

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