Méthodes d'arbres en indexation et recherche d'images par similitude visuelle

Abstract

Actuellement les systèmes d’indexation et de recherche d’images ou de vidéos se sont basés sur la description et l’indexation du contenu visuel. En réalité une vidéo est une séquence d’image. Ces images peuvent être regroupées entre elles selon leurs degrés de similarité en des unités élémentaires appelées ‘’plan vidéo’’. La procédure de regroupement des images similaires d’une vidéo est connue souvent sous le nom ‘’segmentation temporelle en plans de vidéo’’. Le but de notre travail consiste à proposer une nouvelle technique de segmentation en plans de vidéo dans le contexte de la recherche d’image par similitude visuelle. Cette technique est basée sur un algorithme qui repose sur l’exploitation de la méthode d’arbre quaternaire comme structure de données pour l’indexation de l’image. La segmentation en plans de vidéo exploite une combinaison de plusieurs descripteurs issus de l’histogramme scalable de couleur (SCD) et de l’histogramme d’orientation des contours (EHD) de la norme MPEG 7( 1 ). Les descripteurs qui sont sauvegardés à différents niveaux de l’arbre quaternaire permettent de réaliser l’indexation de l’image. Une distance est définie pour comparer deux images représentées respectivement par deux arbres quaternaires. Les résultats expérimentaux ont permis de montrer la robustesse offerte par notre algorithme.