LES IMAGES DES REPERAGES

Après avoir passé un moment à trouver une bonne méthode pour catégoriser les images, nous (Paulo Alcântara, Vittoria Pollato, Ulrich Fischer) avons en premier lieu choisi 289 images parmis les 1300 prises sur les 3 jours de repérages. C’est sur cette base là que nous avons fait les premiers tests d’ajouts de métadonnées

Méthode choisie:

  1. Nomination uniforme des fichiers, par lot (jour-mois-année + photographe + reperages + numérotation-incrémentale)
  2. Détermination de l’intérêt de la photo dans le cadre du projet (garder la photo = 2 étoiles).
  3. Catégorisation par couleurs
  4. Catégorisation par style, type, thème

Cette méthode permet de rapidement classer les photos selon un critère particulier: des images qui ne font pas réellement “sens” toutes seules prennent une autre valeur lorsqu’elles apparaîssent à côté d’images de même type: d’un coup, on focalise sur un élément, sur des détails qui se perdaient dans la profusion des informations… On a le sentiment de gagner une vision, un sentiment plus précis, ou plus “obsessif” par rapport à l’espace visité.

Nous avons sortis 3 exemples de ce catalogue:

-> Diaporama par ordre de prise de vues (a noter que l’ordre n’est pas parfait: nos caméras n’avaient pas toutes l’heure d’hivers donc il y a des décalages d’une heure entre certain photographes…)

-> Diaporama par thème (Dés-orientation / dé-localisation / perte)

-> Diaporama par type (murs, grillages)

Conclusions:

– Il est difficile, voire impossible, d’attribuer un thème rétroactivement à des images qui n’ont pas été prises dans ce but là (en l’occurence, il s’agissait de repérages très improvisés) -> par la suite, la catégorisation par thème sera plus facile à indexer dans le sens que les médias (images, vidéos etc) seront créés en fonction d’un thème choisi ;

– La plupart des images ont été estampillés avec une bonne dizaine de “tags” (c’est des vues réalistes qui contiennent une multitude d’éléments, dont certains sont prioritaires – mais il y a souvent un peu de tout partout… ce qui ne simplifie pas la tâche) -> pour le moment, nous travaillons “à l’aveugle” – une fois que la base de donnée centralisée sera opéartionnelle, on pourra faire des choix avec une meilleure connaissance des implications que ces choix vont déterminer ;

– Il est souvent difficile de trancher dans le choix à faire si l’on indexe une image avec un type / catégorie ou pas -> par la suite, on devrait pouvoir attribuer les appartenances non pas avec OUI ou NON, mais avec des pourcents d’appartenance (une sorte d’échelle graduée) ;

– Ce premier test a permis de vérifier l’importance de la bonne saisie de ces métadonnées si nous voulons avoir un système qui fasse sens, mais également par ricochet à quel point c’est compliqué et touffu (cela demande une sacré concentration – un peu comme un jeu de memory… sans doute que les enfants seraient les rois dans cet exercice ?!?)

UF

Share

Comments are closed.