De l'intensité des images dépend la pertinence de leur recherche

Par 26 mai 2010

Pour améliorer l'efficacité des moteurs de recherches d'images, une piste pourrait être d'accentuer les caractéristiques lumineuses et colorimétriques des visuels en question.

Les moteurs de recherche d'images par contenu sont utilisés dans beaucoup de domaines comme ceux de la médecine, de la géographie ou encore de la sécurité. Leur fonctionnement diffère des moteurs utilisant les mots clefs et les descriptions attachées aux clichés. En effet, ils ne sont capables de retrouver des visuels similaires que si on leur soumet une image au préalable. Cette technique est rendue possible en comparant les similarités des signatures de l'image support – couleur, forme, texture- à celles comprises dans la base de données. Mais cette méthode a des limites. En tout cas si l'on en crois l'université de LNCT* en Inde.
Calculer l'intensité de chaque pixel
Pour des chercheurs de celle-ci, la similarité des résultats peut être plus grande si l'on applique le concept d'ombrage de Phong comme méthode de calcul pour la base de données. Cette formule mathématique consiste à calculer l'intensité lumineuse de chaque pixel d'une image, pour n'en retenir que les caractéristiques essentielles de son empreinte. Comme la déviation des couleurs, des contrastes, ou encore des formes. "Notre méthode permet de mieux prendre en compte la texture de couleurs et la densité de formes d'une image" indique Uday Pratap, l'un des chercheurs.
Prévoir les compositions distinctes d'une image
La texture d'une image – mur de brique, ciel nuageux, feuillages - décrit la relation d'une surface à son environnement. Ainsi, un calcul plus précis des certaines caractéristiques (entropie, homogénéité ou encore contrastes d'une image) facilite la prévision des compositions similaires de différents visuels. Une fois toutes les images du moteur indexées sur cette méthode, la phase de comparaison devient alors beaucoup plus efficace. "Notre étude démontre qu'en utilisant cette technique, la pertinences des résultats est beaucoup plus importante qu'avec la méthode traditionnelle".
*Lakshmi Narain College of Technology

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