Utilisation du contexte pour la detection de multi-concepts dans les images fixes

Abstract

Rechercher la cooccurrence d’un ensemble de concepts visuels (multi-concept) dans des images/vidéos non annotées est une étape importante pour répondre à des requêtes complexes des utilisateurs. En effet, ces requêtes sont souvent exprimées via un ensemble de termes sémantiques. D’autre part, considérer qu’un document multimédia est indexé par plusieurs concepts est utile: unesimple combinaison d’un ensemble de concepts peut représenter d’autressémantiques pouvant être complexes. Par exemple, la combinaison des concepts «neige»,«montagne» et «personne(s)en train de se déplacer» pourrait être liée à une scène de «skieur» ou «une compétition de ski». Cette problématique a été peu traitée dans l’état de l’art comparée à la détection de concepts singuliers dans les images. D’autre part, l’utilisation du contexte (les relations inter-concepts) a prouvé son efficacité dans l’indexation sémantique des documents multimédia. Dansce travail on a étudié, testé et évalué nos approches qui consistentà considérer le contexte pour la détection de multi-concepts dans les imagesfixes. Lesexpérimentations ont été évaluées sur le corpus standardinternational pascal vocpour la détection de bi-concepts and tri-concepts.Les approches testées ont donné lieu à des résultats intéressants comparables ou même meilleures que ceux de l'état de l'art.