Recherche dun même objet / scène Approches basées sur des descripteurs locaux Approches basées sur des descripteurs globaux.

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1 Recherche dun même objet / scène Approches basées sur des descripteurs locaux Approches basées sur des descripteurs globaux

2 Approche locale Extraction de points dintérêt Calcul de descripteurs locaux en ces points ( ) Descripteur local

3 Approche locale Extraction de points dintérêt Calcul de descripteurs locaux en ces points Sélection des descripteurs correspondants dans la base ( ) Descripteur local

4 Sélection des descripteurs Mesure de similarité –distance de Mahalanobis Critère de recherche –recherche dans un intervalle –recherche des k voisins les plus proches

5 Accélération de la recherche Complexité de la recherche

6 Accélération de la recherche Complexité de la recherche Diagonaliser la matrice de covariance – –complexité est réduite à

7 Accélération de la recherche Complexité de la recherche Diagonaliser la matrice de covariance – –complexité est réduite à Réduction de dimension –donne une limite inférieure –élimination plus rapide des vecteurs avec une distance importante

8 Accélération de la recherche Arbre de recherche multi-dimensionnel {

9 Approche locale Extraction de points dintérêt Calcul de descripteurs locaux en ces points Sélection des descripteurs correspondants dans la base Sélection des images les plus similaires –algorithme de vote –vérification avec des relations de voisinage et globales

10 Contraintes de voisinage sans contraintesavec contraintes

11 Recherche dimages Recherche dun même objet ou dune même scène … –rotation image –facteur déchelle de 4 –visibilité partielle

12 Recherche dun même objet / scène Approches basées sur des descripteurs locaux –descripteurs photométriques (dérivées, filtres de Gabors, moments) –descripteurs géométriques (invariants géométriques) Approches basées sur des descripteurs globaux –histogramme de couleur –eigenimages

13 Histogramme de couleur

14 Eigenimages …