Représentation et reconnaissance d'objets par champs réceptifs

Résumé du livre

Cette these se place dans le domaine de la modelisation et de la reconnaissance d'objets par leur apparence. Chaque objet est modelise par une collection d'images et la reconnaissance est obtenue par l'appariement d'une nouvelle image avec une image modele. Les images sont modelisees par des mesures sur des caracteristiques locales. Plusieurs bases de descripteurs locaux sont evaluees theoriquement et experimentalement et la base des derivees de gaussiennes est selectionnee pour ses proprietes de discriminabilite avec une description tres concise et son parametrage en orientation et en echelle. Une invariance a l'orientation de la camera par rapport a l'objet est obtenue par un calage des derivees sur la direction du gradient et une invariance a l'echelle est obtenue par une technique novatrice qui consiste a selectionner en chaque point une echelle caracteristique pour decrire son voisinage. Cette echelle caracteristique correspond au maximum en echelle d'un operateur laplacien. Ces invariances sont validees par des experimentations systematiques. Dans notre systeme, une image est decomposee en une grille de fenetres recouvrantes puis representee par une grille de descripteurs locaux calcules sur ces fenetres. Cette representation tres redondante nous a permis de definir deux strategies de reconnaissance robustes : l'une fondee sur un vote et l'autre fondee sur une strategie par prediction-verification qui consiste a decouper la reconnaissance en une phase de generation d'hypotheses d'appariement pour une fenetre suivi d'une phase de verification de ces hypotheses sur les fenetres voisines en incluant des contraintes de coherence spatiale a cette verification.