Multiresolution analysis for content-based image indexing and retrieval in images databases - Application to the paleontological images database Trans'Tyfipal

Analyse multirésolution pour la recherche et l'indexation d'images par le contenu dans les bases de données images - Application à la base d'images paléontologique Trans'Tyfipal

Jérôme Landre (1)

1 Le2i - Laboratoire Electronique, Informatique et Image [UMR6306]

Recent content-based image retrieval systems offer an interactive visual browsing of images databases. These methods perform a classification of images (offline) into a search tree for users browsing (online). This approach shows three main problems:
1) The size of decriptor vector (n>100) makes distance computing sensitive to dimensionality curse,
2) Having many different kinds of attributes into descriptor vector does not help classification,
3) In general, classification does not take in consideration users' search context.

In this work, we propose a method based on building hierarchical signatures having small increasing sizes, this allows to take users' search context into consideration. Our method tries to reproduce human vision behavior.

Descriptor vector contains attributes coming from multiresolution analysis of images. These attributes are organized by an expert of the images domain into several hierarchies made of four signature vectors of small but increasing sizes (4, 6, 8 and 10 attributes). These signatures are used to build a fuzzy research tree with k-means classification algorithm (two improvements of this algorithm are given). Online users choose a hierarchy of signature between those built by expert following their search context.

A demonstration software has been developed. It uses a dynamic web interface (PHP), optimized image processing tasks using Intel IPP and OpenCV libraries, a MySQL relational database for storage and indexation, a Java3D interface to see images classification results.

A testing psycho-visual protocol has been proposed. Results on Trans'Tyfipal paleontological images database are presented and offer good answers to users' queries. Our method gives good results in response time and accuracy during visual browsing.

Les systèmes de recherche d'images par le contenu récents utilisent une approche de navigation visuelle interactive dans les bases d'images. Ces méthodes utilisent une classification des images (hors-ligne) dans un arbre de recherche pour une navigation visuelle (en ligne) des utilisateurs. Cette approche possède trois problèmes principaux:
1) La taille du vecteur descripteur (n>100) rend les calculs de distance sensibles à la malédiction de la dimension,
2) La présence d'attributs de nature différente dans le vecteur descripteur ne facilite pas la classification,
3) La classification ne s'adapte pas (en général) au contexte de recherche de l'utilisateur.

Nous proposons dans ce travail une méthode basée sur la construction de hiérarchies de signatures de tailles réduites croissantes qui permettent de prendre en compte le contexte de recherche de l'utilisateur. Notre méthode tend à imiter le comportement de la vision humaine.

Le vecteur descripteur contient des attributs issus de l'analyse multirésolution des images. Ces attributs sont organisés par un expert du domaine de la base d'images en plusieurs hiérarchies de quatre vecteur signature de taille réduite croissante (respectivement 4, 6, 8 et 10 attributs). Ces signatures sont utilisées pour construire un arbre de recherche flou grâce à l'algorithme des nuées dynamiques (dont deux améliorations sont proposées). Les utilisateurs en ligne choisissent une hiérarchie de signature parmi celles proposées par l'expert en fonction de leur contexte de recherche.

Un logiciel de démonstration a été développé. Il utilise une interface web dynamique (PHP), les traitements d'images (optimisés) sont réalisés grâce aux librairies Intel IPP et OpenCV, le stockage et l'indexation sont réalisés par une base de données MySQL, une interface de visualisation 3D (Java3D) permet de se rendre compte de la répartition des images dans la classification.

Un protocole de tests psycho-visuels a été réalisé. Les résultats sur la base paléontologique Trans'Tyfipal sont présentés et offrent des réponses pertinentes selon le contexte de recherche. La méthode donne de bons résultats, tant en temps de calcul qu'en pertinence des images résultats lors de la navigation dans les bases d'images homogènes.

Mots clés: images database; content-based image indexing and retrieval; psycho-visual browsing; multiresolution analysis; hierarchical organisation; fuzzy search tree.

Mots clés: arbre de recherche flou; base d'images; indexation par le contenu; navigation psycho-visuelle; analyse multirésolution; classification; organisation hiérarchique; arbre de recherche flou.

Domaines: Interface homme-machine [cs.HC]

Jérôme Landre. Analyse multirésolution pour la recherche et l'indexation d'images par le contenu dans les bases de données images - Application à la base d'images paléontologique Trans'Tyfipal. Interface homme-machine [cs.HC]. Université de Bourgogne, 2005. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00079897⟩