Les tags évoluent pour faciliter la recherche d'images

Par 17 octobre 2007

Dans le futur, les photos se verront attribuer automatiquement des tags. Ces qualificatifs évolueront dans le temps en fonction des usages et du vocabulaire employé par les internautes sur les sites de partage d'images.

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La faculté d’un système à s’adapter aux évolutions du vocabulaire et de l’interprétation pourrait être la clé de la recherche d’images. C’est ce que l’on peut conclure avec un nouveau logiciel mettant en œuvre une technologie baptisée Tagging over Time (T/T). Celui-ci a été développé par une équipe du College of Information Sciences and Technology (IST). Il permet - après analyse des pixels composants le fichier graphique - d’attribuer automatiquement des tags (mots-clés descriptifs) à des images lors de leur mise en ligne. Autre avantage, l'évolutivité du dispositif : une même image chargée sur un serveur à un mois d'intervalle ne se verrait pas attribuer les mêmes qualificatifs. Et les qualificatifs déjà attribués seront remplacés par d'autres plus pertinents.
Affiner la recherche d’images
Le système est en effet capable de s'affiner en fonction des usages et des mots utilisés par les internautes sur des services de partage comme flickr. « Au final, ce système permet de trouver des photos plus facilement et est capable d’améliorer ses performances de lui même à mesure que le temps passe », indique Ritendra Datta, étudiant diplômé en sciences informatiques impliqué dans le projet. Et d’ajouter : « cet avancement engendre des gains de temps pour les consommateurs et offre des capacités référentielles et de recherche améliorées ».
 
Un degré de précision évolutif
 
Tagging over Time s'est révélé sensiblement plus pertinent qu'ALIPR (Automatic Linguistic Indexing of Pictures-Real time). Cette précédente solution d’indexation d’images avait également été développée par le groupe de recherche emmené par le professeur de l’IST James Wang. Elle reposait elle-aussi sur l’analyse des pixels contenus dans l’image pour générer un tag identifiant. Lors des phases de tests réalisées, T/T serait parvenu à référencer correctement quatre images proposées sur dix en moyenne, contre 1 sur 15 pour ALPR. « Un niveau d’exactitude pouvant s’élever à plus de six sur dix si l’on comprend la capacité du système à gagner en précision avec le temps », a précisé Ritendra Datta.        
 

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