Construction incrémentale d'une structure hiérarchique pour l'exploration visuelle et interactive de larges collections d'images.

Dans cet article, nous etudions de maniere conjointe comment construire et explorer visuellement une structure de classification d’une tres grande base d’images. Pour garantir que la structure construite verifiera les contraintes de taille necessaires a sa visualisation dans une interface Web tout en refletant les proprietes topologiques des donnees (clusters), nous combinons la classification hierarchique de BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) avec la construction de graphes de voisinage : un graphe de voisinage est cree et mis a jour de maniere incrementale pour representer les fils de chaque noeud de l’arbre. De plus, un ensemble d’images representatives est remonte a chaque noeud interne pour guider l’utilisateur lors de l’exploration visuelle de l’arbre. L’ensemble des algorithmes utilises sont incrementaux pour gerer l’insertion de nouvelles images dans la collection. Nous presentons les premiers resultats sur des dizaines de milliers d’images qui peuvent etre ainsi structurees en une minute de temps de calcul. L’exploration dans l’interface est fluide grâce aux proprietes de la structure construite.