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Indexation de photos sociales
                 par propagation
               sur une hiérarchie
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                                                          2UNSW,   Sydney
Michel Crampes, Ecole des Mines d’Ales
Photos sociales

                               Fêtes,
                               évènements
                               en famille,
                               entre amis …




Michel.Crampes@ema.fr          IC2009 Mai 2009
Indexer des
                   photos sociales

• Taper les noms : fastidieux, erreurs,
  doublons.
• Sélectionner dans une liste : fastidieux,
  disposer de la liste.
• Face recognition : résultats très limités
  sans environnement contrôlé.
• Nuage de Tags : idem liste
  Michel.Crampes@ema.fr        IC2009 Mai 2009
Indexer des
     photos par propagation

                          Sindexable = U Si
                        S1 = {Jeremy, Willey}
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                        S3 = {Jeremy, Maria, Willey}


                        • Problème : comment trouver
                          les photos référents.

Michel.Crampes@ema.fr             IC2009 Mai 2009
Concept Based …

Organiser
    Organiser                        Visualiser
                    • Sous-
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                      de Galois
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                           Indexer
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                                (extension du concept)
                                             +
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                              sous-ensemble Ai maximal
                                des propriétés du concept
                                (intension)
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                                    (Oi , Ai) ≤L (Oj , Aj)
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                                    Ai ≤ Aj                     Oj ≤ Oi




La paire (L, ≤L )
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On peut voir qu’une photo peut apparaître dans plusieurs
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    Michel.Crampes@ema.fr             IC2009 Mai 2009
Sous Hiérarchie de Galois Objet
                                       • Un concept dont
                                         l’extension réduite est
                                         non vide est appelé
                                         concept-objet
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appartiennent à O et n’appartiennent
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pas d’autres propriétés que celles
appartenant à A.
                                       • OGSH = Treillis
                                         des concept-objets
       Michel.Crampes@ema.fr                IC2009 Mai 2009
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                        • Une colonne = un
                          nombre unique
                          d’individus.
                        • Chaque concept (nœud
                          du graphe) est un
                          groupe de photos avec
                          les mêmes individus
                        • L’ordre immédiat est
                          matérialisé par un lien

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Indexation par propagation
       sur le treillis




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• Animation = scénarios de forces (FDP)
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 Interactions

                       • Spreader
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• Indexation de 100 à 200 photos
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Conclusion



                               • Démonstrations




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Indexation de photos sociales par propagation sur une hiérarchie de concepts

  • 1. Indexation de photos sociales par propagation sur une hiérarchie de concepts Michel Crampes1 Jeremy de Oliveira-Kumar2 Sylvie Ranwez1 Jean Villerd1 1LGI2P-Ecole des Mines d’Ales 2UNSW, Sydney Michel Crampes, Ecole des Mines d’Ales
  • 2. Photos sociales Fêtes, évènements en famille, entre amis … Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 3. Indexer des photos sociales • Taper les noms : fastidieux, erreurs, doublons. • Sélectionner dans une liste : fastidieux, disposer de la liste. • Face recognition : résultats très limités sans environnement contrôlé. • Nuage de Tags : idem liste Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 4. Indexer des photos par propagation Sindexable = U Si S1 = {Jeremy, Willey} S2 = {Jeremy, Maria} S3 = {Jeremy, Maria, Willey} • Problème : comment trouver les photos référents. Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 5. Concept Based … Organiser Organiser Visualiser • Sous- Hiérarchie de Galois Objet Indexer Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 6. Formal Concept Analysis (1) attributs (propriétés) contexte Concept = paire (Oi , Ai) … sous-ensemble Oi d’objets, (extension du concept) + objets sous-ensemble Ai maximal des propriétés du concept (intension) Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 7. Hiérarchie de Galois (2) (Oi , Ai) ≤L (Oj , Aj) soit L = {(Oi , Ai)} et Ai ≤ Aj Oj ≤ Oi La paire (L, ≤L ) est appelée le treillis des concepts Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 8. Diagramme de Hasse On peut voir qu’une photo peut apparaître dans plusieurs concepts. Il en est de même pour une propriété. Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 9. Sous Hiérarchie de Galois Objet • Un concept dont l’extension réduite est non vide est appelé concept-objet Extension réduite d’un concept (O, A) est l’ensemble des objets qui appartiennent à O et n’appartiennent pas à un concept inférieur, c’est-à- dire l’ensemble des objets qui n’ont pas d’autres propriétés que celles appartenant à A. • OGSH = Treillis des concept-objets Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 10. OGSH de photos sociales • Une colonne = un nombre unique d’individus. • Chaque concept (nœud du graphe) est un groupe de photos avec les mêmes individus • L’ordre immédiat est matérialisé par un lien Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 11. Indexation par propagation sur le treillis Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 12. Incrémentation du treillis • Animation = scénarios de forces (FDP) = maintien de la carte mentale Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 13. • Groupes d’un individu • Indexation collective Interactions • Spreader Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 14. Evaluation • 17 étudiants (public cible) • 40 photos d’une soirée • En comparaison avec Flickr et Facebook = • Meilleurs temps (fouille et indexation) • Meilleure indexation • Pas de lassitude • Ludique Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 15. Application / Exploitation • Brevet (…?) • Indexation de 100 à 200 photos • Au-delà : des solutions complémentaires (prochains articles) • … construction automatique de réseaux sociaux, albums personnalisés. • … autres domaines … Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  • 16. Conclusion • Démonstrations Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009