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Quels enjeux autour de la sémantique des images ? Quelles techniques d’interprétation sémantique pour classer et indexer ? Cette journée d’étude (10/12/2015) présentait plusieurs facettes de la reconnaissance visuelle, de l’indexation automatique des images ou encore de la fouille dans des bases d’images, et plus largement des apports de ces différentes méthodes pour les images des géographes. Présentation du consortium ImaGÉO et de la journée (Caroline ABELA et Malika MADELIN) Youssef CHAHIR (Laboratoire GREYC, Caen) : Caractérisation et indexation des images ou du contenu visuelPour débuter la journée d’étude, Y. Charir a présenté un panorama de la caractérisation et de l’indexation des images, en expliquant les différentes étapes permettant de passer d’une image à son indexation : prétraitement (pour éliminer le bruit), segmentation pour obtenir des régions d’intérêt, puis caractérisation reposant sur une phase d’apprentissage (classes) et une phase d’indexation / structuration. L’intervenant a aussi expliqué la recherche d’image par le contenu. Plusieurs exemples liés à ses travaux et ceux de son laboratoire ont été décrits, entre autres sur le pré-traitement et la reconnaissance d’objets. Matthieu CORD (Laboratoire d'Informatique de Paris 6 LIP6, Paris) : Reconnaissance automatique de symboles dans les cartes de Cassini (ANR Géopeuple)Après une présentation de l’ANR Géopeuple, M. Cord a précisé sa participation et les enjeux d’une vectorisation automatique des symboles dans les cartes de Cassini. Il a présenté la méthodologie de cette vectorisation s’appuyant sur une base d’apprentissage (à partir d’une reconnaissance manuelle d’objets tels que des églises) sur 1/4 de la carte puis une annotation automatique sur les 3/4 restants, à partir d’une détection automatique d’objets : avec une précision moyenne jusqu’à 90% selon les symboles. Ensuite, l’intervenant a expliqué les améliorations possibles, en prenant en compte le voisinage, l’ajout du contexte spatial et la co-détection des objets ou encore l’apprentissage « actif » avec vérifications auprès des utilisateurs permettant des gains importants. Retrouvez sa présentation en ligne. Christophe RIGAUD (Laboratoire Informatique, Image et Interaction L3i, La Rochelle) : Analyse et indexation d'images de bandes dessinéesAprès le support cartographique, nous avons exploré un nouveau type d’images, celles des bandes dessinées, avec la présentation de C. Rigaud. Celui-ci est revenu sur ses travaux de thèse et plus largement de ceux du L3I, dans le cadre du projet eBDthèque, dont l’objectif est d’améliorer l’extraction puis l’indexation du contenu des images BD, pour in fine permettre une recherche facilitée dans une bibliothèque électronique de BD (d’un personnage, d’un patrimoine culturel…). L’intervenant a posé les enjeux et les différents choix méthodologiques pour chacune des étapes de l’extraction du contenu (des cases, des bulles voire des personnages). L’indexation du contenu est alimentée par l’ajout d’annotations bibliographiques (auteur, etc.) et l’ajout d’annotations visuelles et sémantiques (ordre de la case, forme de la bulle, …) générées automatiquement. Retrouvez sa présentation en ligne. Lara YOUNES (CentraleSupélec, Rennes) : Reconstruction spatio-temporelle de bâtiments à partir de documents anciens  L. Younès a présenté sa recherche doctorale s’inscrivant dans le cadre du projet Reims 4D et portant sur la reconstruction spatio-temporelle de bâtiments, à partir de cartes postales anciennes (photo mais aussi du texte, un tampon, un timbre…), de leurs métadonnées et du fond OpenStreetMap. L’intervenante a notamment expliqué comment, à partir de plusieurs images appariées d’un même bâtiment, il est possible de reconstruire les façades 2D et les prises de vues puis de proposer une modélisation 3D. Enfin, L. Younès a décrit l’étape de géoréférencement qui se fait par comparaison entre les projections au sol des façades 3D modélisées et le fond OSM. Henri MAÎTRE (Département Traitement du Signal et des Images, Télécom ParisTech) : Bases de données d'images satellitaires à haute résolution  Dans un premier temps, H. Maître est revenu sur les images satellites et leurs apports. Face aux quantités exponentielles d’images satellites, avec des résolutions de plus en plus fines, la question de l’archivage est primordiale et impose une indexation. Il s’agit alors de « transformer en information et en connaissance de grands volumes de données ». Pour cette démarche d’indexation automatique (apprentissage et reconnaissance), H. Maître a souligné la particularité des images satellites, notamment par leur sémantique complexe et plurielle (variable selon les domaines et disciplines). L’intervenant a montré ensuite plusieurs travaux traitant de l’extraction de l’information et de l’enrichissement sémantique. Retrouvez sa présentation en ligne. Benjamin LABBÉ et Benoît LE BONHOMME (Labo Vision et Ingénierie des Contenus, CEA LIST Saclay) : La plateforme ELISE : indexation et recherche d’image sémantique  B. Labbé et B. Le Bonhomme ont présenté leur laboratoire, le LIST-LVIC, qui s’intéresse à l’annotation de textes et d’images, pour répondre aux besoins d’industriels (recherche de logos, …). Les intervenants sont revenus ensuite sur deux projets intéressant plus particulièrement les géographes : le projet de recherche industrielle ANR GEORAMA (recherche d'images géographiques par la création et l'exploitation de ressources structurées à large échelle et de méthodes d'analyse et de recherche par le contenu) et le MediaEval Placing Task (estimation de la localisation de photos ou vidéos prises, à partir de leur contenu et de leur métadonnée). Enfin, les intervenants ont fait une démonstration de la plateforme ELISE. David PICARD (Ecole nat. sup. de l'électronique et de ses applications ENSEA, Cergy) : Annotation semi-automatique des images patrimonialesL’exposé de D. Picard présentait ses travaux sur l’aide à l’annotation automatique d’images, travaux menés en collaboration avec la Bibliothèque Nationale de France, dans le cadre du Labex Patrima. Avec un fonds d’un million d’images et seulement 3% annotées, les enjeux sont considérables pour la BNF. Pour l’annotation, cette collection représente des enjeux méthodologiques, avec très peu d’images pour la phase d’apprentissage, avec des champs très spécifiques et des classes avec trop peu d’éléments (« tiny in big data »). Après une présentation de son protocole expérimental et de sa méthodologie, D. Picard a discuté des résultats obtenus. Retrouvez sa présentation en ligne.