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RÉSUMÉ
Les agences de photographies ont besoin de savoir si une image publiée par un tiers appartient ou non à leur fonds, et de vérifier automatiquement s’il y a ou non violation du droit d’auteur. Il existe deux grandes familles de techniques, à savoir le tatouage d’images et la recherche d’images par similarité visuelle. Les principes de la similarité visuelle sont présentés avec quelques techniques de description automatique d’images. Un schéma de recherche performant permet de dire en quelques secondes si une image tierce appartient ou non à un fonds de plusieurs centaines de milliers d’images.
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Photography agencies need to know whether an image published by a third party actually belongs to their collection, and automatically verify whether or not an infringement of copyright has occurred. There are two major families of techniques, namely image watermarking and visual similarity searches that retrieve images that look similar. The principles of visual similarity are presented here with a few techniques for automatic image description. A powerful search schema makes it possible to tell within seconds if a third party image belongs to a collection of several hundreds of thousands of images.
Auteur(s)
INTRODUCTION
Ce dossier décrit deux composantes d’un système informatique destiné à permettre aux agences de photographies d’établir si une image publiée par un tiers appartient ou non à leur fonds, et cela afin de vérifier automatiquement s’il y a ou non violation du droit d’auteur.
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Présentation générale5. Conclusion et perspectives
Les segmentations et projections successives de PvS se font jusqu’à ce que l’on obtienne des segments de taille fixe, que l’on est capable de lire en une seule entrée-sortie. Deux collections de descripteurs de tailles très différentes ne nécessiteront ni le même nombre de projections, ni le même nombre de segments par niveau. Il faut ainsi comprendre que PvS, parce qu’il cherche au final dans des segments de taille fixe, a un temps de réponse fixe aussi, et cela quelle que soit la taille de la collection indexée.
Nous sommes persuadés d’avoir mis au point une solution qui passe vraiment à l’échelle supérieure et qui est capable de gérer de très gros volumes de données. Nous venons d’effectuer des tests où nous indexons plus de 200 millions de descripteurs locaux de dimension 72 . Le temps de réponse constaté pour une recherche est le même que lorsque l’on indexe 20 millions de descripteurs : on a juste augmenté le nombre de segments et le nombre de re-projections. Accroître le nombre de niveaux de projection et le nombre de segments lorsque la collection grandit multiplie d’autant les points de vue et assure par ricochet une bonne qualité des recherches.
De multiples perspectives s’ouvrent à nous. D’abord, nous voulons vérifier que notre approche fonctionne bien au-delà du cap de la gestion d’un million d’images, on s’attend alors à devoir indexer près d’un milliard de descripteurs... Nous voulons ensuite étudier les performances de diverses techniques de description locale à très grande échelle, chose actuellement difficile faute d’outils adéquats : PvS semble enfin permettre cela. Finalement, le problème de vérification des droits d’auteur sur les images fixes peut se transposer à d’autres médias comme la radio ou la télévision. Les obstacles sont similaires : morceaux tronqués, musique de fond, incrustations vidéos, etc., ce qui n’est pas sans rappeler les modifications faites aux photos. Nous espérons que PvS sera utile pour traiter les centaines de milliers d’heures...
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