Actuellement, la geo-localisation d’une image consiste a appliquer des algorithmes probabilistes sur les mots-cles la decrivant pour estimer la position de la scene qu’elle represente. Cependant, de tels algorithmes montrent des limites clairement identifiables. En particulier, l’estimation se fait toujours a l’echelle d’un point, les regions et pays etant reduits a leur barycentre. Dans cet article, nous nous concentrons sur ce probleme en explorant une methode semantique qui identifie des entites geographique (issues du Linked Open Data) pour localiser une photo (qu’il s’agisse d’un point sur une carte ou un pays). L’avantage d’une telle approche vis-a-vis des methodes numeriques est notamment la possibilite d’etudier la pertinence geographique d’une image.
['Elöd Egyed-Zsigmond', 'Harald Kosch', 'Victor Charpenay']
Knowledge-driven reverse geo-tagging for annotated images