Continuous memories for representing sets of vectors and image collections

• Main Author: Iscen, Ahmet
• Other Authors: Rennes 1
• Language: en
• Published: 2017
• Subjects: Vision par ordinateur; Indexation; Computer vision; Indexing
• Online Access: http://www.theses.fr/2017REN1S039/document

Cette thèse étudie l'indexation et le mécanisme d'expansion de requête en recherche d'image. L'indexation sacrifie la qualité de la recherche pour une plus grande efficacité; l'expansion de requête prend ce compromis dans l'autre sens : il améliore la qualité de la recherche avec un coût en complexité additionnel. Nous proposons des solutions pour les deux approches qui utilisent une représentation continue d'un ensemble de vecteurs. Pour l'indexation, notre solution est basée sur le test par groupe. Chaque vecteur image est assigné à un groupe, et chaque groupe est représenté par un seul vecteur. C'est la représentation continue de l'ensemble des vecteur du groupe. L'optimisation de cette représentation pour produire un bon test d'appartenance donne une solution basée sur la pseudo-inverse de Moore-Penrose. Elle montre des performances supérieures à celles d'une somme basique des vecteurs du groupe. Nous proposons aussi une alternative suivant au plus près les vecteurs-images de la base. Elle optimise conjointement l'assignation des vecteurs images à des groupes ainsi que la représentation vectorielle de ces groupes. La deuxième partie de la thèse étudie le mécanisme d'expansion de requête au moyen d'un graphe pondéré représentant les vecteurs images. Cela permet de retrouver des images similaires le long d'une même variété géométrique, mais éloignées en distance Euclidienne. Nous donnons une implémentation ultra-rapide de ce mécanisme en créant des représentations vectorielles incorporant la diffusion. Ainsi, le mécanisme d'expansion se réduit à un simple produit scalaire entre les représentations vectorielles lors de la requête. Les deux parties de la thèse fournissent une analyse théorique et un travail expérimental approfondi utilisant les protocoles et les jeux de données standards en recherche d'images. Les méthodes proposées ont des performances supérieures à l'état de l'art. === In this thesis, we study the indexing and query expansion problems in image retrieval. The former sacrifices the accuracy for efficiency, whereas the latter takes the opposite perspective and improves accuracy with additional cost. Our proposed solutions to both problems consist of utilizing continuous representations of a set of vectors. We turn our attention to indexing first, and follow the group testing scheme. We assign each dataset vector to a group, and represent each group with a single vector representation. We propose memory vectors, whose solution is optimized under the membership test hypothesis. The optimal solution for this problem is based on Moore-Penrose pseudo-inverse, and shows superior performance compared to basic sum pooling. We also provide a data-driven approach optimizing the assignment and representation jointly. The second half of the transcript focuses on the query expansion problem, representing a set of vectors with weighted graphs. This allows us to retrieve objects that lie on the same manifold, but further away in Euclidean space. We improve the efficiency of our technique even further, creating high-dimensional diffusion embeddings offline, so that they can be compared with a simple dot product in the query time. For both problems, we provide thorough experiments and analysis in well-known image retrieval benchmarks and show the improvements achieved by proposed methods.