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Semantic Oriented Multimedia Indexation and Retrieval

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Le multimédia au bout des doigts

Une nouvelle technologie et de nouveaux algorithmes de recherche en ligne sont mis au point pour aider les utilisateurs à trouver plus facilement ce qu'ils cherchent parmi un volume d'informations en ligne en croissance permanente.

Économie numérique icon Économie numérique

Internet est devenu un énorme référentiel d'informations multimédias, à savoir une combinaison de contenus audio, vidéo et photographiques, allant des présentations scientifiques aux clips vidéo musicaux. Au fur et à mesure de la croissance de ce trésor en ligne, il est important de développer des moyens de recherche de contenus multimédias pertinents plus simples et plus efficaces. L'objectif du projet SOMIR («Semantic oriented multimedia indexation and retrieval») financé par l'UE était de résoudre le problème de l'obtention des informations multimédias souhaitées. Il a employé pour cela une méthode axée sur la sémantique qui prenait en considération une combinaison de métadonnées multimédias, d'algorithmes d'indexation et de requêtes d'utilisateur afin d'obtenir des recherches précises. De manière plus détaillée, le projet a étudié la façon dont était exécutée une requête d'utilisateur afin de mettre au point une indexation plus efficace du contenu, ce qui est crucial pour la gestion et la récupération d'informations pertinentes. Il s'est penché sur une méthode d'indexation à base d'algorithmes qui génère diverses métadonnées multimédias hétérogènes. Ces dernières peuvent se rapporter à la langue dans laquelle le contenu est écrit, aux outils utilisés pour les créer et aux liens sur le sujet, et permettent aux navigateurs d'améliorer l'expérience des utilisateurs. Le projet SOMIR a amélioré la pertinence des résultats des requêtes grâce à une amélioration et/ou à la réécriture de celles-ci, et grâce à l'identification d'algorithmes pertinents pour l'amélioration de l'indexation et des requêtes. Finalement, la technologie a utilisé des historiques de requêtes pour créer des recommandations de recherche personnalisées à destination des utilisateurs. Les résultats du projet ont été publiés dans de nombreux articles, de revues notables et de journaux. Ils ont pu au bout du compte aider d'autres personnes à perfectionner la façon dont le contenu multimédia atteint son public et améliorer l'ère de l'information sous de nombreux aspects.

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