Une mesure de similarité par une approche noyau pour l'indexation et la recherche par le contenu dans les bases de données hétérogènes - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2009

Une mesure de similarité par une approche noyau pour l'indexation et la recherche par le contenu dans les bases de données hétérogènes

Résumé

Dans ce papier, nous proposons une méthode de recherche d'images basée sur une mesure de similarité par une approche noyau. Notre méthode apporte une amélioration au niveau de la mesure de similarité des descripteurs d'attribut hétérogènes (couleurs, texture, forme, etc.) par rapport à une simple distance Euclidienne. L'idée de base repose sur la transposition des vecteurs de données dans un espace à noyau. Une approche de similarité qui consiste à utiliser des produits scalaires comme fonction de similarité a été utilisée pour comparer les vecteurs de donnés hétérogènes. Plusieurs expérimentations ont été effectuées pour la recherche des k plus proches voisins. Les résultats obtenus sur la qualité de la recherche montrent l'intérêt de notre propos
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01437671 , version 1 (17-01-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01437671 , version 1

Citer

Imane Daoudi, Khalid Idrissi, Said Ouatik. Une mesure de similarité par une approche noyau pour l'indexation et la recherche par le contenu dans les bases de données hétérogènes. CORESA (COmpression et Representation des Signaux Audiovisuels), Mar 2009, Toulouse, France. pp.5. ⟨hal-01437671⟩
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