Bases de données multimédia VII Bag of words
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- Arnaud Didier Sergerie
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1 Bases de données multimédia VII Bag of words ENSIMAG Matthijs Douze & Karteek Alahari Video-Google! LA référence : Josef Sivic and Andrew Zisserman «Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos» International Conference on Computer Vision, 2003 (ICCV 2003) peu vidéo, peu Google... recherche d'une zone sur une image
2 Video-Google! LA référence : Josef Sivic and Andrew Zisserman «Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos» International Conference on Computer Vision, 2003 (ICCV 2003) peu vidéo, peu Google... recherche d'une zone sur une image! Idée : calquer le fonctionnement d un moteur de recherche d images sur celui d un moteur de recherche de texte/page web Video-Google! LA référence : Josef Sivic and Andrew Zisserman «Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos» International Conference on Computer Vision, 2003 (ICCV 2003) peu vidéo, peu Google... recherche d'une zone sur une image! Idée : calquer le fonctionnement d un moteur de recherche d images sur celui d un moteur de recherche de texte/page web! Voir le demo:
3 Video-Google! LA référence : Josef Sivic and Andrew Zisserman «Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos» International Conference on Computer Vision, 2003 (ICCV 2003) peu vidéo, peu Google... recherche d'une zone sur une image! Idée : calquer le fonctionnement d un moteur de recherche d images sur celui d un moteur de recherche de texte/page web! La plupart des systèmes de recherche d images/de vidéos de l état de l art capable d indexer de très gros volumes de données sont dérivés de cette approche D. Nister and H. Stewenius : CVPR 2006 H. Jegou, M. Douze and C. Schmid : ECCV 2008 Étapes! Description locale : détecteurs + descripteurs! Filtrage spatial et temporel! Bag-of-words! Fichier inversé pour la requête! Re-ranking après vérification de la cohérence spatiale
4 Video-Google : description locale! Extracteurs MSER Shape adapted (point d intérêt + sélection d échelle + forme elliptique)! Descripteurs SIFT (scale-invariant feature transform) [Lowe 04] Imagette (patch) gradients x " " histogramme 3D y Video-Google : bag-of-words (début)! L objectif est d obtenir l équivalent des mots en requête textuelle! Pour cela, quantification vectorielle des descripteurs via un k-means (rappel) index de quantification = mot visuel représentation grossière du vecteur de description local pas d'information géométrique
5 Video-Google : bag-of-words (suite) Exercice : où sont - MSER - Harris Video-Google : bag-of-words (fin)! Une fois le clustering défini (une fois pour toutes), un document est représenté par un histogramme de ses mots visuels! Application d une pondération TFIDF aux composantes de cet histogramme objectif : donner plus d importance aux mots visuels rares qu à ceux qui sont fréquents même pondération que celle utilisée en indexation de documents textuels Nb d'occurrences de i dans doc d Nb de mots dans doc d t i = n! id log N $ # & n d " n i % Nb de documents dans la base Nb d'occurrences de i dans toute la base
6 Video-Google : fichier inversé! Utilisé pour comparer les vecteurs de fréquence épars! Mesure de similarité usuellement utilisée : produit scalaire! Analogie avec le texte description d un document pondération des mots utilisation de stoplists Stoplists! On supprime 5% en haut, 10% en bas
7 Avec vocabulaire mieux équilibré! Obtenu avec plus de données d'apprentissage pour k-means! Stoplist moins utile! Cas idéal : répartition uniforme. complexité de la recherche en fichier inversé en O(d s 2 ) Video-Google : filtrage spatial et temporel! Idée : obtenue par analogie avec Google Google améliore le score des pages pour lesquelles les mots-clés se retrouvent à des positions proches dans le texte! Filtrage spatial on ne garde un match que si ses voisins géométriques matchent aussi variante : vérification géométrique plus forte (voir chapitre IV) calcul de la transformée affine! Filtrage temporel (pour les vidéos uniquement) utilisation d un modèle dynamique simple d une frame à l autre on ne garde une région de description que si elle est suffisamment stable d une frame sur l autre
8 Vérification spatiale! Avant et après Vérification spatiale! Avant et après
9 Variante 1 : méthode hiérarchique de Nister et Stewénius! Motivation : réduire le coût d assignement des visual words! Comment : utilisation d un vocabulaire visuel hiérarchique! Autre éléments de la chaîne modifiés : modification de la métrique de comparaison des mots visuels (L1) Scalable Recognition with a Vocabulary Tree David Nistér and Henrik Stewénius, CVPR 06 Slides courtesy D. Nister
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19 Variante 2 : Jégou, Douze et Schmid! Principales idées : interpréter le système de sac-de-mots comme un système de recherche approximative de plus proche voisins Augmenter la sélectivité de celui-ci en raffinant la description du descripteur Utilisation de la Weak geometry consistency pour intégrer de l information spatiale! Méthode état de l art en indexation image et vidéo utilisée dans la compétition de copyright vidéo Trecvid 08 voir exposé séparé dans le chapitre suivant sur l indexation video Hamming embedding and weak geometric consistency for large scale image search H. Jegou, M. Douze and C. Schmid, ECCV 08
20 Indexation de descripteurs globaux! Exemple: utiliser LSH trop grande dimension! Indexation par quantification quantification en mots visuels (cette fois-ci pour toute l'image) trouver les mots visuels communs! peu discriminant! Recherche assymétrique sans quantification du descripteur de l'image requête Conclusion! Bag of words principe de base pour l'indexation dans des bases de taille moyenne (< 10 M d'images) descripteurs locaux global! Nombreuses améliorations finesse de la représentation géométrie
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