Object recognition by intersection between adapted color histograms

Most of object recognition schemes fail in case of illumination changes between the color image acquisitions. One of the most widely used solutions to cope with this problem is to compare the images by means of the intersection between invariant color histograms. Unlike the classical invariant color histograms approach which independently analyzes each image, we consider each pair constituted by the query image and one of the target images constructed during the retrieval. In this paper, we propose a new approach based on color histograms which are adapted to each pair constituted by the query image and one of the target images. These adapted color histograms are determined so that their intersection is high only when the objects contained in the two images are similar. The adapted color histograms processing is based on an original model of illumination changes based on the rank measures of the pixels within the color component images.Dans cet article, nous abordons le problème de la reconnaissance des objets sous éclairage non contrôlé par la recherche de toutes les images d'une base qui contiennent le même objet que celui représenté dans une image requête. Nous nous intéressons aux problèmes soulevés par les modifications des images couleur consécutives à des changements d'illuminant. Les images considérées dans cet article contiennent un seul objet placé sur un fond uniforme et éclairé avec un illuminant qui diffère d'une image à l'autre. Les méthodes classiques basées sur des histogrammes invariants ne fournissent pas des résultats satisfaisants en termes de reconnaissance d'objets éclairés par différents illuminants. Nous proposons de traiter ce problème, non pas en analysant les images de la base indépendamment les unes des autres, mais en analysant tous les couples constitués de l'image requête et de chacune des images candidates. Plus précisément, nous proposons d'analyser chaque couple d'histogrammes couleur pour comparer le contenu de chaque couple d'images. Pour cela, la procédure détermine un couple d'histogrammes couleur dits « spécifiques » à chaque couple d'histogrammes couleur considéré, de telle sorte que l'intersection entre ces histogrammes couleur spécifiques soit élevée uniquement lorsque les deux objets contenus dans les deux images sont similaires. Cette procédure est basée sur une nouvelle hypothèse sur les conséquences d'un changement d'illuminant qui ne porte pas directement sur les couleurs des pixels, mais sur les mesures de rang des pixels

Color and Grey Level Object Retrieval using a 3D Representation of Force Histogram

Article dans revue scientifique avec comité de lecture. internationale.International audienceA new method for both grey level and color object retrieval is presented in this paper. Our feature is based on previous works on force histogram notion which is extended here to handle withphotometric information. This kind of feature has low computing time and allows to keep fundamental geometric transformations as scale, translation, symmetry and rotation. More precisely objects are processed by defining a tridimensional signature which takes into account their photometric variations and their shapes. Experimental results show the promising aspect of our approach