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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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Lire l’articleABSTRACT
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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Conclusion et perspectives4. OMEDRANK puis PvS
4.1 OMEDRANK
En 2003, Fagin et al. ont proposé une méthode d’indexation multidimensionnelle permettant de rechercher de manière extrêmement efficace les plus proches voisins d’un unique vecteur requête (description globale, donc). Cette méthode s’appelle OMEDRANK et demande que soient créés plusieurs index distincts, index qui serviront lors des recherches ultérieures. Nous décrivons OMEDRANK avant d’envisager son fonctionnement avec des descriptions locales.
Pour chaque index, un ensemble de d droites aléatoires est tiré. En général, d est inférieur à la dimension des descripteurs. Chaque descripteur s de la collection à indexer est ensuite projeté sur chacune de ces d droites. Pour la droite aléatoire j de cet ensemble de d droites, un couple
est créé, où ids est l’identifiant de s et
est la valeur de la projection de s sur la droite j. Ce couple est ensuite inséré dans un arbre-B+ associé à la droite j. Les couples sont ainsi triés sur la droite j par
croissants. Les descripteurs sont donc, sur chaque droite, triés selon le rang de leurs valeurs projetées. La création d’un index se termine une fois tous les descripteurs de toutes les images traités ainsi. Ce processus se répète pour chaque index à créer. La méthode crée donc d arbres-B+, chacun contenant autant de couples
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