بسم الله الرحمن الرحيم.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
FAIRE SA BIBLIOGRAPHIE DE THESE AVEC ZOTERO Traitements de texte pris en compte: Word et LibreOffice.
Advertisements

Projet de fin d'étude pour l'obtention du Diplôme Nationale d'Ingénieur en Informatique Conception et développement des modules de GED pour l’ indexation.
Ghost (Création d'image Système)‏ C.R.I.P.T Informatique (BOYER Jérôme)‏
Composants Matériels de l'Ordinateur Plan du cours : Ordinateurs et applications Types d'ordinateurs Représentation binaires des données Composants et.
L'image: Le codage des images BacPro SEN Lycée Condorcet.
Modélisation Géométrique Cours 4 : Acquisition de la géométrie.
Comment ça marche ? Les sciences pour répondre aux questions de notre société Santé Alimentation Énergie Habitat Sciences de l'Ingénieur.
Pour la fixation des erreurs de registre de Windows 8.2 vous devez soit faire usage de la méthode manuelle ou vous pouvez même utiliser l'outil de réparation.
Présentation du programme
Master ESEEC Rédaction de documents (longs) structurés Patrice Séébold Bureau 109, Bât B.
Un système autonomique basé sur des bases de connaissances pour améliorer les performances d’un entrepôt de données Réalisé par : OUSSAFI MOHAMMED HOURRI.
ANNEE ACADEMIQUE Institut Supérieur Emmanuelle D’Alzon de Butembo COURS: THEORIE DE BASE DE DONNEES : 45H PROMOTION: G2 Gestion Informatique.
PRÉSENTATION DE L’ÉPREUVE ÉCRITE EVALUATION AU BAC.
Les rprésentation des signaux dans le cadre décisionnel de Bayes Jorge F. Silva Shrikanth S. Narayanan.
Système d’annotation et de détection de modèle de véhicule Université de Sfax *** Institut Supérieur d’Informatique et de Multimédia de Sfax Réalisé par.
Utilisation des signaux sonores et lumineux
Système d’aide à la décision Business Intelligence
Téléchargement de fichiers
Le point sur les nouvelles épreuves du baccalauréat
EPREUVES HISTOIRE ET GEOGRAPHIE
Développement d'un outil générique d'indexation pour optimiser l'exploitation de données biologiques LE Ngoc.
Evaluer par compétences
Bases de données multimédia
UNE PRATIQUE ENSEIGNANTE DES SCIENCES DE LA VIE ET DE LA TERRE POUR UN ENSEIGNEMENT, APPRENTISSAGE DE REUSSITE SCOLAIRE.
OWL-S.
Informatique et Sciences du Numérique
Les bases de données et le modèle relationnel
a) Définition : L’information est un ensemble de données ayant un sens. Elle nous permet d’avoir des renseignements sur une personne, un objet, un événement…
HUDELOT Céline, Monique THONNAT Inria Sophia Antipolis Equipe ORION
METHODE DE L’ACV Réalisé par : MAKHLOUFI Mohamed ROKHOU Alae
Les répétitions en tandem et l ’étude des génomes
– La communication : notions de base. – INTRODUCTION : QU’EST-CE QUE LA COMMUNICATION ? I/ LES DIFFÉRENTS TYPES DE COMMUNICATION II/ LES COMPOSANTES DE.
Initiation à l’informatique Généralités et Définitions Université de Tébessa 1 ère Année MI Y. MENASSEL.
Réalisation d’une application web sous le thème: «Mon vétérinaire » par : Benzineb Asmaa et Meftahi Oualid Présentation à Université Saad Dahlab Blida.
République Algérienne Démocratique et Populaire Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université Saad.
Structure D’une Base De Données Relationnelle
REVUE DE LITTERATURE. Introduction Première partie majeure dans la rédaction du mémoire, la réalisation d’une revue de littérature consiste à effectuer.
Modélisation avec UML 2.0 Partie II Diagramme de classes.
Les applications de groupware
Vuibert Systèmes d’information et management des organisations 6 e édition R. Reix – B. Fallery – M. Kalika – F. Rowe Chapitre 1 : La notion de système.
– La communication notions de base. – INTRODUCTION : QU’EST-CE QUE LA COMMUNICATION ? I/ LES DIFFÉRENTS TYPES DE COMMUNICATION II/ LES COMPOSANTES DE.
Capitalisation des bases de données des expériences innovantes
ACP Analyse en Composantes Principales
Bases de données sous Access. Initiation aux bases de données  Structure d’une base de données.
Chapitre2: SGBD et Datawarehouse. On pourrait se demander pourquoi ne pas utiliser un SGBD pour réaliser cette structure d'informatique décisionnelle.
CREATIVITE ET ENSEIGNEMENT DE LANGUE AMAZIGHE
Développement d’une application de gestion de pointage
Catherine Cyrot - bibliothèques numériques - Cours 5
Les cas d’utilisation 420-KE2-LG.
SUJET : E C L A T UNIVERSITE GASTON BERGER DE SAINT LOUIS UFR DES SCIENCES APPLIQUEES ET DE TECHNOLOGIE MASTER PROFESSIONNEL EN DÉVELOPPEMENT DE SYSTÈMES.
Position, dispersion, forme
Moteurs de recherches Data mining Nizar Jegham.
PLATE FORME DE GESTION ÉLECTRONIQUE DE DOCUMENTS Présenté par: Amine LARIBI.
La collecte d’informations Présenté par: Boudries. S.
Génie Logiciel DÉFINITION DES BESOINS. Cahier de charges: définition  Le Cahier des Charges (CDC) est un document par lequel la maîtrise d'ouvrage exprime.
Roowth 1 Université d'Adrar Faculté des Sciences et de la Technologie Département des Mathématiques et Informatique 1 er Année master : Informatique Option:
Le sol et ses mystères Compétences disciplinaires
Notions d'architecture client-serveur. Présentation de l'architecture d'un système client/serveur Des machines clientes contactent un serveur qui leur.
Réalisé par: SAMMARI RIM SOUID AHLEM AMROUCH HAFEDH
Tableau de bord d’un système de recommandation
Test de performances. Test de performances:  Un test de performance est un test dont l'objectif est de déterminer la performance d'un système informatique.
Encadrée par: - Mr. Abdallah ALAOUI AMINI Réalisée par : -ERAOUI Oumaima -DEKKAR Amal - ES-SAHLY Samira -Houari Mohammed PROGRAMMATION MULTIOBJECTIFS.
Projet de fin d’études : Université Cadi Ayyad Ecole Supérieure de Technologie-Safi Techniques Instrumentales et Management de la Qualité Sujet traité.
Utilisation des arts visuels à des fins d’enseignement scolaire
La gestion électronique des documents Classe de terminale STG.
ScienceDirect Guide d’utilisation de la base de données : ScienceDirect Pr R. EL OUAHBI.
Comment aller plus loin avec Zotero? Comité d’Aide à la Publication, FMT Zotero worshop Hand’s on session Zotero worshop Hand’s on session 12h-12h30.
Transcription de la présentation:

بسم الله الرحمن الرحيم

Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche scientifique Université de Djilali BOUNAAMA KHEMIS MILIANA THEME : Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Réalisé par : Gramit zineb . Abdesselam soraya. Encadre par : Mr I. mohammed bouziane Année Universitaire : 2017/2018

Plan de travail Mise en œuvre Annotation et ontologie Conception introduction Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Annotation et ontologie Conception Mise en œuvre Conclusion The Power of PowerPoint | thepopp.com

Problématique : problématique Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique problématique Les images numériques constituent une source d’informations très expressive qui joue un rôle très important dans des nombreuses activités humaines. Par conséquence, avoir des volumes croissants des bases d’images est un résultat naturel. Cependant ce volume d’images n’a aucun intérêt s’il on ne pouvait pas le retrouver facilement. alors comment accéder aux images souhaitées ?.

représentation des connaissances Objectif : Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique développer un moteur de recherche sémantique à base d’ontologie pour profiter de la richesse sémantique . développer des outils qui aident les utilisateurs à localiser les images qu’il cherche dans un minimum de temps et avec une bonne précision. représentation des connaissances gérer, organiser et retrouver rapidement, facilement et efficacement des images,

Introduction : introduction: Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique introduction: La recherche en traitement d’images et en vision par ordinateur s’est orientée pendant de nombreuses années, sur la reconnaissance des éléments qui constituent l’image. et La plupart des systèmes de recherche d’images développés utilisent des mots clés ou des descripteurs textuelles sur Deux niveaux d’interprétation du contenu des images qui sont définis : symbolique, ou bas niveau, et sémantique, ou haut niveau. Le but Pour recherche est de retrouver une (ou plusieurs) image(s) parmi une base de quelques milliers (voire millions) d’images pour répondre à une requête d’un utilisateur. Notre travail Nous nous concentrerons sur la recherche d’images par contenu sémantiques.

Qu’est-ce qu’une image ? Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Définition d’image Une image est une représentation visuelle, voire mentale, de quelque chose (objet, être vivant et/ou concept).

Caractéristiques d'images : Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique contenu Globales Bas niveau Caractéristiques D’image La représentation d’une image consiste à décrire une image via des caractéristiques ( globales et locales ).^par la suite Contenu globales présenter (les caractéristiques de bas niveau) et le contenu locales présenter les caractéristiques sémantiques (les caractéristiques de haut niveau). Locales Haut niveau

Domaine recherche d’images Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Définition: La recherche d'images est un domaine informatique pour la navigation, recherche et extraction des images d'une grande base de données d'images numériques, c’est une recherche de données spécialisées utilisées pour trouver des images.

les Techniques de recherche d’images Domaine recherche d'images Recherche d'Images par le mot-clé Recherche d'Images par le contenu Recherche par le contenu sémantique Recherche par le contenu symbolique cette schèma presenter les Techniques de recherche d’images et comme vous avous vu de le Domaine La recherche d'images se répartissent en deux grandes catégories : la Recherche d’images par mots-clés la Recherche d’images par le contenu. He Et par la suite le recherche par le contenu peut être vue à travers deux aspects différents; symbolique et sémantique

Recherche d'Images par le mot-clé Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique n’est pas parfaite parce que quelques mots n’expriment pas le sens d’une image. Recherche d'Images par le mot-clé il suffit d’utiliser les méthodes basées sur le texte pour retrouver les images contenant les mots-clés. Ce type de caractérisation comporte un certain nombre d’inconvénients, représente une tâche longue et répétitive pour l’humain, Elle est subjective à la culture, à la connaissance et aux sentiments de chaque personne. Pour palier aux inconvénients de la recherche par mots-clés, une deuxième approche a été proposée : la recherche par le contenu. conditionne la qualité de recherche future,

Recherche d'Images par le contenu: Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Définition: recherche d’images par le contenu le principe de cette méthode est d'identifier des images à partir de leur contenu (c'est à dire à partir des données de l'image elles même et non à partir du texte associé aux images). Le contenu d'une image peut être vue à travers deux aspects différents; symbolique et sémantique • Aspect symbolique : la recherche est effectuée selon une similarité visuelle sur des traits de bas niveau (couleurs, textures, forme). Aspect sémantique: l’indexation et la recherche sont fondées sur une interprétation sémantique du contenu de l’image.

recherche d’images par le contenu sémantique Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Définition: La recherche par le contenu sémantique consiste à interpréter les images à l’aide des termes sémantique,

Types de requête : Requête par image exemple Requête par esquisse Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Requête par image exemple soit le système choisit quelques images au hasard dans la base d’images et les montre à l’utilisateur, soit l’utilisateur parcourt la base d’images et choisit une requête, Requête par esquisse Dans ce cas le système donne des outils à l’utilisateur qui lui permet de dessiner des images requêtes. Requête textuelle Il existe trois façons de faire une requête dans un système d’indexation et recherche des images : soit le système doit extraire des mots clés à partir d’une image. se base sur l'annotation textuelle manuelle d'images.

recherche d’images par le contenu symbolique Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Les requêtes sont exprimées par des caractéristiques de bas niveau, Les systèmes d’indexation et recherche d’images par le contenu symbolique permettent de rechercher les images d’une base en fonction de leurs caractéristiques visuelles. malgré l’avantage de cette approche Mais il y a quelques inconvénients : le lien avec la sémantique n’est jamais, le résultat n’est pas toujours pertinent. En raison de cela, les méthodes de sémantique sont apparut pour améliorer le résultat de recherche d'image. Le manque le fossé sémantique.

comment capturer la sémantique des images ? La question qui pose comment capturer la sémantique des images ? The Power of PowerPoint | thepopp.com

la solution Annotation Et ontologie The Power of PowerPoint | thepopp.com

Annotations sémantiques d’image Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Définition: L’annotation d’images consiste en la description des images est basée soit sur les caractéristiques physiques ou sémantiques. Est décrivent le lien entre des images et leur description (contenu).

Les Méthodes d’annotation Annotation d’image Les outils Les Méthodes d’annotation l’annotation manuelle l’annotation automatique l’annotation semi-automatique Ontologies Pour l’annotation d’image un annotateur besion des mèthode et les outils Alors Les méthodes d’annotation d’images sont réparties en trois catégories. On distingue manulle / automatique / semi automatique Les outils utilisés pour l’annotation des images en ontologie

Les Méthodes d’annotation The Power of PowerPoint | thepopp.com

L’annotation manuelle Avantage inconvénient plus efficace que l’annotation automatique, risque de devenir obsolète sur le long terme, organisent les données et choisissent leurs termes tâche longue et répétitive pour l’humain retrouver facilement les images Différence point de vu de chaque annotateur pour représenter correctement le contenu d’une image L’annotation manuelle L’annotation manuelle d’images ce sont des opérateurs humains, est une approche qui permet aux humains de décrire les images avec du texte ou des mots-clés

L’annotation semi-automatique Avantage inconvénient plus performante que l’annotation manuelle Les techniques d’annotation semi-automatique se basent généralement sur le retour de pertinence. plus Efficacité résultats de recherche comme une liste de classement des images en fonction de leur similarité améliorer la faible précision de l’annotation automatique. n’est pas confortable pour l’utilisateur, L’annotation semi-automatique L’annotation semi-automatique consiste à intégrer l’assistance humaine dans le processus d’annotation automatique , est une résulte de la combinaison des deux annotations(manuelle , automatique ) .

L’annotation automatique Avantage inconvénient ne parviennent pas à mieux capturer la sémantique de haut niveau associée à une image. Dans annotation automatique Les annotations de nouvelles images seront faites à partir de échantillon ne sont souvent ni suffisantes, ni assez précises pour décrire le contenu des images. annotation automatique utilisie des sous méthode pour annotée des image L’annotation automatique L’annotation automatique est un processus qui consiste à faire annoter les images par un système d’annotation. Le processus d’annotation automatique a généralement lieu lorsqu’une ou plusieurs nouvelles images sont ajoutées dans la base de données.

Les ontologies : Définition: Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Définition:  Une ontologie est l'ensemble structuré des termes et concepts représentant le sens d'un champ d'informations.

Composantes d’une ontologie : Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Un objet matériel, une notion ou encore une idée 1/Les concepts : Permet de lier des instances de concepts 2/Les relations constituent des cas particuliers de relations, 3/Les fonctions Permettent de combiner des concepts, des relations et des fonctions 4/Les axiomes Représentent des éléments singuliers véhiculant les connaissances à propos du domaine du problème. 5/Les instances

Différentes types ontologies Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique concepts très généraux indépendants du problème Haut niveau Tâche concepts spécifiques à une application concepts spécifiques à un domaine domaine concepts très spécifiques à un domaine et une tâche particulière application Les ontologies peuvent être subdivisées en plusieurs types qui sont, entre autres :

Domaines d’applications Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique gestion des connaissances recherche d’informations L'intelligence artificielle Le Web sémantique Le génie logiciel

les langages des ontologies : Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique est un langage combine les Frames et les règles de production ce qui lui permet de représenter des concepts, SHOE Le langage XML possède une syntaxe pour la description des documents structurés. XML est un modèle de données pour les objets (ressources) et les relations entre eux, . RDF est un langage de description d’ontologie conçu pour la publication et le partage des ontologies sur le web sémantique. OWL

comment partager les image d’un domaine entre des personnes ou de agents logiciel The Power of PowerPoint | thepopp.com

Les Étapes de travail Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Nous avons choisi domaine de la maladie de plante choisir une collection d’images représentative du domaine choisie Nous avons choisi de la méthode manuelle pour annotation d’image utilisée ontologie pour extraire l’ensemble des concepts convenable a chaque image

la collection d’images Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique

Notre ontologie : Les types des plantes Les Types de maladie Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Les types des plantes Les Types de maladie Traitement des plantes Parties touchées des plantes Maladies biotiques Partie comestible Traitements chimiques Plantes cultivées Virus Fruits Champignons Traitements biologiques Légumes Plantes spontanées Bactéries Partie non comestible Viroïdes Le schéma suivant représente graphiquement notre Ontologie (classes et hiérarchie de classe de l’ontologie). Tiges Maladie abiotiques Nanisme Tronc Déformation Racines Décolorations Flétrissement

Description des relations Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Relation Concept source Concept cible Description Apparaissent-sur la partie de touche ex : partie comestible type de maladie (anthracnose) expliquer la partie touche dans cette plante et leur maladie Traiter –par type de maladie ex : (anthracnose) traitement des plante (traitement chimique) Exprime le traitement de plante Blessé-par type de plante Plantes cultivées exprimé leur type de maladie qui sa blessé cette type de plante

Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique L’étape d’indexation: L’indexation consiste à extraire les caractéristiques des images (annotations) et les stocker dans la base de données. L’étape de recherche: contient deux étapes :La première est le traitement de la requête utilisateur afin de récupérant les concepts correspondant dans l’ontologie. Par la suite, la recherche exploite ces concepts, ainsi que les relations sémantiques entre eux afin de récupérer les images pertinentes. Notre système est constitué de deux composants Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique The Power of PowerPoint | thepopp.com

Mise en œuvre The Power of PowerPoint | thepopp.com

Outils de développement Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Protégé est un système auteur pour la création d'ontologies. NETBEANS est un environnement de développement basée sur le langage de programmation JAVA. JENA est un environnement de travail open source en Java, pour la construction d’application web sémantique.

Mise en œuvre Interface principale: Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Interface principale: passer à la fenêtre suivante pour effectuer la recherche.

Mise en œuvre Interface de recherche Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Interface de recherche

Mise en œuvre Affichage de résultat de recherche. Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Affichage de résultat de recherche. choisir le concept par l’utilisateur pour formulé sa requête et Lancer la rechercher pour afficher le résultat.

Mise en œuvre Affichage des résultats de recherche Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Affichage des résultats de recherche choisir le concept et relation par l’utilisateur pour formulé sa requête et Lancer la rechercher pour afficher le résultat.

Conclusion: Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique Nos avons proposé à travers ce travail les Techniques de recherche d’images qui se développe très rapidement. Et Chacune des techniques a ses avantages et ses inconvénients. Notre objectif est de développer un moteur de recherche sémantique à base d’ontologie pour profiter de la richesse sémantique quelle présente.

Perspectives Indexation et Recherche d’Images par le contenu sémantique L’ontologie : Il s’agit d’étendre notre ontologie « maladie de plante »et suivre son évolution pour s'adapter à l'évolution des besoins des utilisateurs. l’annotation sémantique de façon manuelle. par conséquent, l’intervention de l’annotateur est indispensable à chaque ajut de nouvelles images. d’améliorer le résultat de recherche d’images pour rendre plus pertinents.

Merci pour votre attention