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Fiche détaillée Thèses
Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG (31/03/2006), Augustin Lux (Dir.)
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ETUDE DE LIGNES D'INTERET NATURELLES POUR LA REPRESENTATION D'OBJETS EN VISION PAR ORDINATEUR
Thi-Thanh-Hai Tran1, 2

Extraction de caractéristiques est une étape essentielle dans tous les systèmes visuels. Depuis quelques années, les recherches se focalisent sur un type de caractéristique visuelle appelé “point d'intérêt” avec grande richesse de résultats. Cependant, les points d'intérêt se prêtent mal à une modélisation structurelle.
Cette thèse consiste à étudier un type de caractéristiques qui permet de représenter la topologie des structures dans l'images : les crêtes. Les points de crêtes sont les extrema directionels sur les surfaces des images lissées dans l'espace d'échelle. Ils sont détectés par un opérateur de Laplacien. Ces points discrets sont étiquetés pour former des lignes de crêtes à l'aide d'un algorithme d'analyse de composantes connexes. Les lignes de crêtes obtenues caractérisent l'axe central des structures ainsi que leurs tailles.
Les crêtes, par leur nature “ligne”, sont très utiles pour représenter les objets structurés comme par
exemple la silhouette de l'être humain ou la ligne de texte. Nous montrons l'utilisation de crête dans deux
applications : la modélisation de personnes et la détection de textes. Chaque silhouette de l'être humain est représenté par des crêtes significatives correspondant aux torse et jambes. Cette représentation aide à caractériser la configuration de la personne en mouvement à chaque instant donné. Chaque texte est modélisé par une crête longue à une échelle grande et nombreuses crêtes courtes non-parallélisme à une petite échelle. La modélisation structurelle du texte est générique pour plusieurs types de texte et indépendant de l'orientation du texte.
1 :  IMAG-INRIA Rhône-Alpes / GRAVIR - PRIMA
2 :  MICA - Multimédia, Informations, Communication et Applications
Espace d'échelle – Crête – Représentation structurelle – reconnaissance d'objet

Natural line extraction for Object Representation in Computer Vision
Feature extraction is a crucial step in all visual systems. Since a few years, on aims to look for features like interest points, key points or salient points. Local feature point based methods have shown to be very efficient for object recognition. However, points in a high-dimensional feature space do not allow abstract representation of object shape, and, even if they are invariant to imaging conditions, they are not good at generalization. The work represented in this dissertation concerns a very precise question : Which roles can a ridge play for object representation ? We study ridges on surfaces associated to smoothed images in scale-space. Ridge points are directional local extrema, detected by using Laplacian operator. These points are labelled to build ridges lines, useful for object representation. Ridges, by theirs “line” nature, are very useful to represent structural object line human silhouette or
text line.We proposed to modelize human and text using some significant ridges. A human is represented by ridges corresponding to torso and legs of the human. This representation permits to analyze human
movement via his configuration. A text line is modelized by a long ridge at coarse scale corresponding to the center line of the text line and several smaller ridges at finer scale corresponding to character skeletons. Ridges at small scale must not be parallel to the main ridge. This text model is generic for all types of text and independent with text orientation.
Scale-space – Ridge – Structural representation – Object recognition

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