Indexation multi-niveau pour la recherche globale et partielle d'images par le contenu

Geneviève Jomier (1) , Maude Manouvrier (1) , Marta Rukoz (2) , Vincent Oria (3)

1 LAMSADE - Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision
2 CCPD - Centre d'Informatique Parallèle et Distribuée
3 NJIT - College of Computing Sciences New Jersey Institue of Technology

Cet article présente une structure d'index pour la recherche d'images par le contenu, l'arbre QUIP (acronyme anglais pour Quadtree-based Index for Image Retrieval and Image Pattern search). Dans notre approche, chaque image de la base est représentée par un descripteur dit multi-niveau, qui stocke les descripteurs des quadrants de l'image, obtenus par une décomposition de l'image en arbre quaternaire. L'arbre QUIP permet de regrouper les images en clusters, en fonction de la similarité de leurs quadrants. Cette structure d'index permet non seulement des recherches globales d'images par le contenu, en appliquant un filtrage multi-niveau via l'arbre quaternaire, mais aussi des recherches d'images similaires par région.

Mots clés: similarité d'images; similarité de régions d'images; arbre quaternaire; clusters; filtrage

Domaines: Base de données [cs.DB]; Recherche d'information [cs.IR]

Geneviève Jomier, Maude Manouvrier, Marta Rukoz, Vincent Oria. Indexation multi-niveau pour la recherche globale et partielle d'images par le contenu. 2004, pp.177-196. ⟨hal-00004816⟩