Contributions to a fast and robust object recognition in images

Jérôme Revaud 1
1 imagine - Extraction de Caractéristiques et Identification
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Dans cette thèse, nous présentons tout d'abord une contribution visant à pallier ce problème de robustesse pour la reconnaissance d'instances, puis une extension directe de cette contribution à la reconnaissance et la localisation de classes d'objets. Dans un premier temps, nous avons développé une méthode inspiré de l'appariement de graphe (i.e. graph matching) afin de traiter le problème de la reconnaissance rapide d'instances d'objets spécifiques dans des conditions bruitées. Cette méthode permet de rajouter facilement un nombre quelconque d’autres types de caractéristiques locales (e.g. contours, textures…) moins affectées par le bruit tout en contournant le problème de la normalisation et sans pénaliser la vitesse de détection. Nos expériences sur plusieurs bases de test ont montré la pertinence de notre approche. Notre approche est globalement légèrement moins robuste à l'occultation que les approches existantes, mais elle produit des performances supérieures aux approches standard en conditions bruitées. Dans un second temps, nous avons développé une approche pour la détection de classes d'objets dans le même esprit que celui du sac de mots visuels. Pour cela, nous utilisons nos cascades de micro-classifieurs pour reconnaître des mots visuels plus distinctifs que les mots basés simplement sur des points d'intérêts. L'apprentissage se divise en deux parties: dans un premier temps, nous générons des cascades de micro-classifieurs servant à reconnaître des parties locales des images modèles ; puis dans un second temps, nous utilisons un classifieur afin de modéliser la frontière de décision entre les images de classe et celles de non-classe. Nous montrons que l'association de mots classiques (à partir de points d'intérêts) et de nos mots plus distincts produit une amélioration significative des performances pour un temps de calcul assez faible.
Type de document :
Thèse
Other [cs.OH]. INSA de Lyon, 2011. English. <NNT : 2011ISAL0042>
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : vendredi 4 mai 2012 - 11:52:24
Dernière modification le : mercredi 18 janvier 2017 - 01:05:59
Document(s) archivé(s) le : dimanche 5 août 2012 - 02:31:36

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Jérôme Revaud. Contributions to a fast and robust object recognition in images. Other [cs.OH]. INSA de Lyon, 2011. English. <NNT : 2011ISAL0042>. <tel-00694442>

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