Recherche par similarité dans les grandes bases de données multimédia

Univ Europeenne - EAN : 9783841796158

Imane Daoudi

Skip to the end of the images gallery

Skip to the beginning of the images gallery

Édition papier

EAN : 9783841796158

Paru le : 28 mars 2012

59,00 € 55,92 €

Disponible

Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous

Notre engagement qualité

Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande
Manquants maintenus
en commande
automatiquement
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h

Détails

EAN13 : 9783841796158
Réf. fournisseur : 5109323
Editeur : Univ Europeenne
Date Parution : 28 mars 2012
Disponibilite : Disponible
Barème de remise : NS
Nombre de pages : 172
Format : H:220 mm L:150 mm
Poids : 262gr
Interdit de retour : Retour interdit

Résumé

Résumé : Mes travaux de recherche s'inscrivent dans le domaine des données multimédia et plus précisément des images fixes. L'objectif principal est de développer une méthode performante d'indexation et de recherche qui soit adaptée à la recherche d'images par le contenu et aux propriétés des descripteurs d'images (grand volume, grande dimension, hétérogénéité, etc.). Il s'agit d'une part, d'apporter des réponses au problème de la malédiction de la dimension et d'autre part de traiter les problèmes de mesure de similarité qui sont liés à la nature des données manipulées. Notre première proposition consiste en l'utilisation d'une structure d'indexation basée sur l'approximation, par une amélioration de la méthode RA-Blocks. Cette structure repose sur un algorithme de découpage de l'espace de données qui améliore notablement la capacité de stockage de l'index ainsi que le temps de la recherche. Dans un deuxième temps, nous proposons une méthode d'indexation adaptée à des données hétérogènes (couleur, texture, forme). Cette méthode combine une technique non linéaire de la de la réduction de la dimension à une structure d'indexation multidimensionnelle basée sur l'approximation.
Biographie : Titulaire d'un doctorat en informatique en 2009. J'ai travaillé en tant qu'ATER à l'INSA de Lyon pendant 2 ans. Depuis 2011 j'occupe le poste de professeur assistant à l'ENSEM de Casablanca. Mes activités de recherche portent sur le passage à l'échelle des techniques d'indexation et de recherche dans les grandes bases de données multimédia.