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# System prepended metadata

title: Initiation à la recherche
tags: [recherche, '2023', M1]

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# Initiation à la recherche

Projet AAA 

Augmented Artwork Analysis

Proposé par des spé de l'HDA

Analyse augmenté de l'oeuvre

Voir dans l'oeuvre d'art des choses invisibles
Schéma sur la composition de l'oeuvre

=> Intéressé par d'autres labos

But : être capable de faire le deuxième axe du projet : formaliser une chose imaginée dans les années 30. Trouver les généalogies d'une oeuvre (influence d'une oeuvre à une autre).

=> Généalogie des formes

Informatiser cette fouille.

Afficher en superposition (ou réa augm) des oeuvres proches de l'oeuvre observée.

Obtenir le prototype de l'outil.


Premier pas vers l'élaboration :
evaluer la taille totale des données

reconnaissance d'objet avec l'outil sift

comment optimiser la lecture d'image avec une banque d'image très grande ?
Implémenter un outil de reconnaissance d'image.
ORB, FAST, SURF

## Notre sujet

S'approprier les outils pour extraires les points d'intérêt d'une image ou les descripteurs (par exemple 20 points d'intérêt).

Quelles sont les structures de données à utiliser pour améliorer ce temps de requête ?
Ce temps de recherche varie à quelle point selon les données de la base (logn, etc.)

Comment la mémoire d'une app autonome et le temps de réponse varie avec le nbr d'image de la base ?

Jusqu'a cb d'image traité pour temps raisonnable ?

## ANNOY : 
ANNOY est conçu pour être rapide et efficace en termes de mémoire, ce qui en fait un choix populaire pour les tâches de recherche de voisins proches en grande dimension

En général, la construction de l'arbre d'annoyances a une complexité en temps O(n log n), où n est le nombre d'éléments dans l'index. La recherche des voisins les plus proches d'un élément donné a une complexité en temps O(log n)




## 04/01

-> plutôt calculer le temps CPU
-> faire le graphique Min_match_count en 3D
-> réfléchir si charger le fichier .json est le meilleur moyen de sauvegarder les données (.json trop lourd, mettre en csv ou en binaire)


## 09/01

-> voir quels sont les parties du code qui sont chronophage 

-> position geometrique des points d'intérêts