Recherche d'images par le contenu

Qu'est-ce que la recherche d'images par contenu (CBIR) ?

Notre technologie de recherche d'images par contenu (CBIR) permet de rechercher des images en fonction de leur contenu visuel plutôt que de s'appuyer sur des métadonnées traditionnelles telles que les noms de fichiers ou les balises. La CBIR permet la classification d'images en fonction de leur apparence par l’analyse des pixels. Grâce à cette approche, les utilisateurs peuvent trouver des images visuellement ou sémantiquement similaires à un exemple donné, quelle que soit la manière dont l'image est étiquetée.

Vision par ordinateur

Au cœur de la CBIR se trouvent des algorithmes de vision par ordinateur et d'apprentissage profond qui extraient les caractéristiques visuelles d'une image et les convertissent en vecteurs.

Ces vecteurs capturent à la fois les détails de bas niveau (tels que la couleur et la texture) et la sémantique de haut niveau (tels que les objets, les scènes ou les actions).

Bases de données spécialisées

Toutes ces représentations d'images sont stockées dans une base de données spécialisée optimisée pour une recherche rapide de similitudes.

Lorsqu'un utilisateur soumet une image ou une requête textuelle, le système la compare aux vecteurs stockés et identifie instantanément les correspondances les plus proches.

Applications de la recherche d'images par le contenu

Que vous souhaitiez activer la recherche d'image à image, la recherche de texte à image ou la détection de similitudes visuelles, nos solutions CBIR sont conçues pour offrir des performances précises et évolutives sur de grandes collections d'images.

Découvrabilité des collections numériques

La recherche d'images par similarité permet une découverte plus intuitive du patrimoine visuel. Cette approche permet aux institutions de faciliter l'accès à leurs collections, en particulier pour les publics non spécialisés ou les documents dont la documentation est limitée, ce qui favorise un engagement plus large.

Analyse visuelle et recherche

Le CBIR permet aux chercheurs de tisser des liens logiques dans de vastes collections, même lorsque les métadonnées sont incomplètes ou incohérentes. Cette capacité soutient la recherche avancée dans des domaines tels que l'attribution d'œuvres d'art, les études sur la culture matérielle, l'iconographie et l'anthropologie visuelle. Le CBIR peut également faciliter la recherche interinstitutionnelle en mettant en évidence les liens entre des œuvres provenant de collections différentes.

Détection des doublons

Les archives et les bibliothèques sont souvent confrontées au défi d'organiser de grands ensembles de données d'images contenant des doublons ou des reproductions quasi identiques. Le CBIR peut détecter automatiquement les images en double ou quasi identiques, en signalant les différentes versions et dérivés d'une même œuvre. Il peut également aider à suivre l'évolution des versions numériques ou à identifier les éléments manquants ou endommagés dans les archives visuelles.

Recherche d'images par contenu et IIIF

En intégrant le CBIR à l'IIIF, les institutions peuvent tirer parti de l'interopérabilité et de l'accessibilité des référentiels d'images IIIF tout en permettant la recherche et la comparaison basées sur le contenu. Cette combinaison facilite la recherche inter-collections et favorise l'accès libre aux ressources du patrimoine culturel.