Indexation de photos sociales
                 par propagation
               sur une hiérarchie
                     de c...
Photos sociales

                               Fêtes,
                               évènements
                         ...
Indexer des
                   photos sociales

• Taper les noms : fastidieux, erreurs,
  doublons.
• Sélectionner dans un...
Indexer des
     photos par propagation

                          Sindexable = U Si
                        S1 = {Jeremy,...
Concept Based …

Organiser
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Formal Concept Analysis (1)
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Hiérarchie de Galois (2)
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Diagramme de Hasse




On peut voir qu’une photo peut apparaître dans plusieurs
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Sous Hiérarchie de Galois Objet
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OGSH de photos sociales

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Indexation par propagation
       sur le treillis




Michel.Crampes@ema.fr   IC2009 Mai 2009
Incrémentation du treillis




• Animation = scénarios de forces (FDP)
  = maintien de la carte mentale
  Michel.Crampes@e...
• Groupes d’un individu             • Indexation collective



 Interactions

                       • Spreader
      Mich...
Evaluation
• 17 étudiants (public cible)
• 40 photos d’une soirée
• En comparaison avec Flickr et Facebook
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Application / Exploitation
• Brevet (…?)
• Indexation de 100 à 200 photos
• Au-delà : des solutions complémentaires
  (pro...
Conclusion



                               • Démonstrations




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Indexation de photos sociales par propagation sur une hiérarchie de concepts

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Présentation de Michel Crampes, Jeremy de Oliveira-Kumar, Sylvie Ranwez et Jean Villerd à IC 2009

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Indexation de photos sociales par propagation sur une hiérarchie de concepts

  1. 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. 2. Photos sociales Fêtes, évènements en famille, entre amis … Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  3. 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. 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. 5. Concept Based … Organiser Organiser Visualiser • Sous- Hiérarchie de Galois Objet Indexer Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  6. 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. 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. 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. 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. 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. 11. Indexation par propagation sur le treillis Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  12. 12. Incrémentation du treillis • Animation = scénarios de forces (FDP) = maintien de la carte mentale Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  13. 13. • Groupes d’un individu • Indexation collective Interactions • Spreader Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009
  14. 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. 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. 16. Conclusion • Démonstrations Michel.Crampes@ema.fr IC2009 Mai 2009

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