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20 mai 2015 | Recherche de photos en ligne : plus pertinente et plus rapide

Les dernières technologies du CEA LIST rendent la recherche de photos en ligne plus rapide et plus précise.

Les dispositifs numériques tels qu’appareils photos, smartphones etc. ont pris une place croissante dans nos usages quotidiens, avec comme corollaire une forte augmentation des images parmi les données mises en ligne par les utilisateurs. Elles sont, par exemple, au cœur du développement de plates-formes de partage comme Instagram, Picasa ou Flickr. L’annotation souvent pauvre, voire absente, de ces contenus en rend la valorisation difficile.

Les dernières technologies développées par l'institut Carnot CEA LIST lèvent en grande partie les trois verrous qui entravent aujourd’hui la recherche d’images sur le Web :

  • l’écart entre les descriptions « pixelliques » des images et la façon dont les internautes interprètent ce qu’ils voient
  • la grande variabilité des images mises en ligne : thème des photos, résolution, qualité technique etc.
  • la capacité des algorithmes de recherche à explorer des bases de données de plusieurs centaines de millions d’images sur un ordinateur personnel.

Les chercheurs du CEA LIST ont dépassé ces difficultés en proposant une modélisation du contenu des images basée sur une grande batterie de modèles visuels, les classifieurs, eux-mêmes issus de descriptions « deep learning » des images.

Ils ont aussi simplifié le calcul des similarités entre images - point-clé des techniques de recherche - grâce à une représentation sémantique limitée à quelques dizaines de classifieurs pertinents. Enfin, ils ont élargi les capacités de leur outil qui peut apprendre de nouveaux modèles visuels, et ainsi disposer de nouveaux classifieurs pour répondre à des requêtes encore inconnues.

La prochaine étape consistera à intégrer ces technologies aux outils d’analyse multimédia du CEA LIST, avec en perspectives de très nombreuses applications, notamment pour les moteurs de recherche sur internet.

Ces technologies sont issues des travaux menés au CEA LIST et via deux projets européens, USEMP (FP7 611 596) et MUCKE (FP7 CHIST-ERA).