Présentation générale
Contrer le piratage d’images : un logiciel précis et rapide
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Contrer le piratage d’images : un logiciel précis et rapide

Auteur(s) : Laurent AMSALEG

Date de publication : 10 févr. 2007

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Présentation

1 - Présentation générale

2 - Piratage d’images : contexte actuel

3 - Description automatique d’images fixes

  • 3.1 - Intérêt des descriptions locales
  • 3.2 - Méthodes d’obtention des descripteurs locaux

4 - OMEDRANK puis PvS

5 - Conclusion et perspectives

Sommaire

Présentation

RÉSUMÉ

Les agences de photographies ont besoin de savoir si une image publiée par un tiers appartient ou non à leur fonds, et de vérifier automatiquement s’il y a ou non violation du droit d’auteur. Il existe deux grandes familles de techniques, à savoir le tatouage d’images et la recherche d’images par similarité visuelle. Les principes de la similarité visuelle sont présentés avec quelques techniques de description automatique d’images. Un schéma de recherche performant permet de dire en quelques secondes si une image tierce appartient ou non à un fonds de plusieurs centaines de milliers d’images.

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Auteur(s)

INTRODUCTION

Ce dossier décrit deux composantes d’un système informatique destiné à permettre aux agences de photographies d’établir si une image publiée par un tiers appartient ou non à leur fonds, et cela afin de vérifier automatiquement s’il y a ou non violation du droit d’auteur.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-re81

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1. Présentation générale

Laurent AMSALEG est docteur en informatique, chercheur au CNRS et travaille dans un laboratoire mixte CNRS-IRISA à Rennes.

Ce dossier est découpé en plusieurs parties. La première partie présente tout d’abord le contexte et décrit quelques problèmes que rencontrent les agences en matière de droits d’auteur. Cette partie énonce également les propriétés que doit avoir un système informatique répondant à ce problème et présente deux grandes familles de techniques, à savoir le tatouage d’images et la recherche d’images par similarité visuelle. La deuxième partie revient sur la notion de similarité visuelle et présente quelques techniques de description automatique d’images. Elle met aussi l’emphase sur les schémas de description locale qui sont ceux utilisés ici. La troisième partie détaille un schéma de recherche très performant qui permet de dire en quelques secondes si une image tierce appartient ou non à un fonds de plusieurs centaines de milliers d’images.

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