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VI. Introduction à l ’indexation
Texte écrit recherche d'info. sur le contenu (symbolique du mot) Images Contenu d'une image texte ! Indexation manuelle dans des bases de données Augmentation exponentielle du nombre d'images Un défi Automatisation de l'indexation d'images par le contenu Interfaces et moteurs de recherche adaptés Rque : Analyse d'une image = quelques sec.
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Retrouver des images semblables à celles que cherche l'utilisateur
Problème posé Retrouver des images semblables à celles que cherche l'utilisateur Que cherche l'utilisateur ? exemples, mots clés Quelles mesures considérer sur les images ? Quelles fonctions de ressemblance ? Contraintes de robustesse rotation échelle éclairage
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VI.2 Indexation par mesures globales
Mesures sur l'image entière et/ou des zones a priori Couleur : idée visuelle vague : "fleur rouge, ciel bleu" Couleurs majoritaires Histogramme RVB calcul de distances complexe, illumination! Niveaux de gris Paramètres de texture Utilisation de silhouettes Seuillage binaire Direction, nombre ...
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VI.3 Indexation par mesures locales
Mesures sur une image segmentée Que segmenter ? objets, primitives ... Que mesurer ? des angles, des nombres, des orientations Problème reporté sur l'algorithme de segmentation A adapter aux modalités d'images
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VI.3 Indexation et compression
Mesures fournies par/pendant la compression Vectoriel dictionnaire Fractale LIFS Sous-bandes répartition énergétique, direction DCT Continuité, Activité fréquentielle locale MPEG-4 multiplexage d'objets
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VI.3 Un exemple de produit : QBIC
Images +- texte data base Indexation Requêtes itératives
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Segmentation des images Silhouettes
Semi-automatique : croissance de régions, snakes Paramètres calculés sur images & objets Couleur Barycentre RGB Histogramme 64 couleurs Texture (Y) Directions privilégiées (Gradient) Fenêtres variables (variance NG) coarsness / contrast Forme Orientation Surface, périmètre, compacité Imagette 64x64 de contour
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Recherche par texte / image / objet
Couleur moyenne Histogramme couleur Texture Forme / position des contours localisations d'objets Try the demo :
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Couleur dominante + 64 coefs sous-bandes
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VI.3 MPEG-7 ( ) Objectif Définir un standard de description de l'information multimédia Texte, Image, graphique, 3D, audio Extraction de descripteurs (Auto/manuel) Moteurs de recherche adaptés Retour d'informations classement format condition d'accès Applications Services & Usages Média numérique personnalisé Choix d'un programme TV Commerce électronique Agents intelligents ...
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Plan I. Introduction II. Représentations & Acquisition
III. Pré-traitement & Amélioration IV. Compression V. Segmentation VI. Introduction à l'indexation VII. Introduction au tatouage VIII. Conclusion
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VII. Introduction au tatouage
Objectif Protéger la propriété des images numériques Watermark = signal inséré dans l'image Unique identifie l'image Multiple identifie la source 2 types visible facile à enlever, propriétaire visible invisible difficile à enlever, piéger les truands
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Remarques Original + watermark # original watermark signature électronique Contraintes ! Impossible à enlever sans dégrader l'image Résiste au scaling, cropping, coding, modif histogramme Invisible mais extractible En nombre suffisants
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Domaine spatial (peu résistant)
Quelles approches Domaine spatial (peu résistant) flip des bits de poids faible de quelques pixels Modifications d'amplitude (YUV) Domaine fréquentiel Modifications de coefs TFD / TCD / Sous-bandes Compromis entre (invisibilité / indélébilité)
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Exemple avec la DCT (M. Barni et al., LCI/DIE/ Univ. Florence)
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Qu'est ce qu'un bon watermak ?
Limitations Double watermark ! Questions Qu'est ce qu'un bon watermak ? Distorsion introduite ! Niveau de résistance Besoin de l'original ? Du PC au papier ! Comment gérer ses droits ? Quels Usages ? Quels services ?
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Plan I. Introduction II. Représentations & Acquisition
III. Pré-traitement & Amélioration IV. Compression V. Segmentation VI. Introduction à l'indexation VII. Introduction au tatouage VIII. Conclusion
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VIII. Conclusion BDO Tatouage Indexation Compression Segmentation
Image numérique Indexation Compression Segmentation Image Multimédia Des techniques complexes et prometteuses Dimension affective forte Au cœur de nouveaux services & usages Transmission Rec. formes Décision
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