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Titre: Organisation et indexation des données multimédias de grande dimension
Auteur(s): BOUZIANE, Abderraouf
Mots-clés: Données de grande dimension, Regroupement spectral, Apprentissage en utilisant les graphes, Régularisation sur graphes, Marches aléatoires sur graphes, Diffusion maps, Analyse vidéo du comportement humain, Segmentation hiérarchique des flux vidéo, Moments de Zernike spatio-temporels, Points SIFT.
Date de publication: 27-oct-2014
Résumé: Récemment, la diffusion géométrique par marches aléatoires sur graphe est proposée pour trouver une description géométrique significative des données afin de les organi-ser. L’idée de base est de considérer un graphe modélisant tous les objets d’intérêt (image, document, etc.) d’une base à travers leurs descripteurs. Les sommets représentent les objets d’intérêt et la pondération des arêtes mesure la similarité entre objets. Ainsi, la recherche d’un objet d’intérêt peut être vue comme une marche dans ce graphe. Cette approche permet de tenir compte de toutes les propriétés statistiques liées au graphe local pour caractériser au mieux l’information visuelle. Ainsi, l’utilisateur peut navi-guer dans la base et visualiser les images voisines à une image de référence. Dans cette thèse de Doctorat nous proposons un framework unifié pour l’organisation des données multimédias de grande dimension en utilisant cette nouvelle approche. Ce framework se compose de deux grandes parties : – Partie 1 : regroupement spectral par marches aléatoires sur graphe. – Partie 2 : régularisation discrète sur graphe. Après une phase de conception et d’analyse théorique, nous avons expérimenté et va-lidé ce framework sur des données réelles.
URI/URL: http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/handle/123456789/38
Collection(s) :Thèses de doctorat

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