Résumé:
L’objectif de notre travail est de réaliser un système qui permet la construction automatique
de bases d’apprentissage « ACLB : Automatic Construction of Learning Base ».
Le système « ACLB » consiste à chercher automatiquement du web un ensemble d’images
selon une requête posée par l’utilisateur. Un dictionnaire dans le moteur de recherche est
utilisé pour enrichir automatiquement les différentes requêtes posées. Afin de restreindre
l’ensemble des images collectées à un ensemble d’images pertinentes, des méthodes de
recherche d’images par contenu ont été utilisées. Aussi des méthodes de détection d’objets
pour filtrer les résultats en gardant que les images qui contiennent l’objet sélectionner par
l’utilisateur. Nous offrons une étude comparative entre les résultats des différentes méthodes
implémentées. Cette évaluation facilite à l’utilisateur le choix de la méthode à appliquer pour
construire sa base d’apprentissage.
À la fin de la collecte d’images pertinents, nous procédons à l’extraction d’attributs
caractéristiques pour limiter la quantité d’informations utilisée dans l’apprentissage et
améliorer la qualité d’apprentissage en ne gardant que les attributs caractéristiques
discriminants et éliminant ceux redondants et le bruit. Ces attributs caractéristiques sont
utilisés pour construire la base d’apprentissage.
