Représentation compacte des sacs de mots pour l'indexation d'images
Year: 2010
Type: conference-paper
Abstract: La représentation des images par descripteurs locaux est invariante à de nombreuses transformations. Une de ses principales limitations est la quantité de mémoire requise pour décrire chaque image. Une représentation de type sac de mots est ainsi limitée à quelques millions d'images pour un serveur raisonnablement équipé. Dans cet article, nous étudions la possibilité de compresser et indexer conjointement les représentations sacs de mots, et introduisons une méthode de recherche approximative sur ce type de vecteurs creux. La comparaison entre deux images consiste à calculer une espérance de distance de Hamming entre leur représentations. Nos expériences montrent que l'approche proposée requiert dix à cent fois moins de mémoire que la représentation initiale et améliore l'efficacité de la recherche, tout en offrant une qualité de recherche comparable.
Source: HAL
Authors: Hervé Jeǵou, Matthijs Douze, Cordelia Schmid
Language: French
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W2229387466