Segmentation de documents administratifs en couches couleur

Industrial companies receive huge volumes of documents everyday. Automation, traceability, feeding information systems, reducing costs and processing times, dematerialization has a clear economic impact. In order to respect the industrial constraints, the traditional digitization process simplifies the images by performing a background/foreground separation. However, this binarization can lead to some segmentation and recognition errors. With the improvements of technology, the community of document analysis has shown a growing interest in the integration of color information in the process to enhance its performance. In order to work within the scope provided by our industrial partner in the digitization flow, an unsupervised segmentation approach was chosen. Our goal is to be able to cope with document images, even when they are encountered for the first time, regardless their content, their structure, and their color properties. To this end, the first issue of this project was to identify a reasonable number of main colors which are observable on an image. Then, we aim to group pixels having both close color properties and a logical or semantic unit into consistent color layers. Thus, provided as a set of binary images, these layers may be reinjected into the digitization chain as an alternative to the conventional binarization. Moreover, they also provide extra-information about colors which could be exploited for segmentation purpose, elements spotting, or as a descriptor. Therefore, we have proposed a spatio-colorimetric approach which gives a set of local regions, known as superpixels, which are perceptually meaningful. Their size is adapted to the content of the document images. These regions are then merged into global color layers by means of a multiresolution analysis.Les entreprises doivent traiter quotidiennement de gros volumes de documents papiers de toutes sortes. Automatisation, traçabilité, alimentation de systèmes d’informations, réduction des coûts et des délais de traitement, la dématérialisation a un impact économique évident. Pour respecter les contraintes industrielles, les processus historiques d’analyse simplifient les images grâce à une séparation fond/premier-plan. Cependant, cette binarisation peut être source d’erreurs lors des étapes de segmentation et de reconnaissance. Avec l’amélioration des techniques, la communauté d’analyse de documents a montré un intérêt croissant pour l’intégration d’informations colorimétriques dans les traitements, ceci afin d’améliorer leurs performances. Pour respecter le cadre imposé par notre partenaire privé, l’objectif était de mettre en place des processus non supervisés. Notre but est d’être capable d’analyser des documents même rencontrés pour la première fois quels que soient leurs contenus, leurs structures, et leurs caractéristiques en termes de couleurs. Les problématiques de ces travaux ont été d’une part l’identification d’un nombre raisonnable de couleurs principales sur une image ; et d’autre part, le regroupement en couches couleur cohérentes des pixels ayant à la fois une apparence colorimétrique très proche, et présentant une unité logique ou sémantique. Fournies sous forme d’un ensemble d’images binaires, ces couches peuvent être réinjectées dans la chaîne de dématérialisation en fournissant une alternative à l’étape de binarisation classique. Elles apportent en plus des informations complémentaires qui peuvent être exploitées dans un but de segmentation, de localisation, ou de description. Pour cela, nous avons proposé une segmentation spatio-colorimétrique qui permet d’obtenir un ensemble de régions locales perceptuellement cohérentes appelées superpixels, et dont la taille s’adapte au contenu spécifique des images de documents. Ces régions sont ensuite regroupées en couches couleur globales grâce à une analyse multi-résolution

Analyse sémantique d'un trafic routier dans un contexte de vidéo-surveillance

Les problématiques de sécurité, ainsi que le coût de moins en moins élevé des caméras numériques, amènent aujourd'hui à un développement rapide des systèmes de vidéosurveillance. Devant le nombre croissant de caméras et l'impossibilité de placer un opérateur humain devant chacune d'elles, il est nécessaire de mettre en oeuvre des outils d'analyse capables d'identifier des évènements spécifiques. Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration entre le Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI) et la société Adacis. L'objectif consiste à concevoir un système complet de vidéo-surveillance destiné à l'analyse automatique de scènes autoroutières et la détection d'incidents. Le système doit être autonome, le moins supervisé possible et doit fournir une détection en temps réel d'un évènement.Pour parvenir à cet objectif, l'approche utilisée se décompose en plusieurs étapes. Une étape d'analyse de bas-niveau, telle que l'estimation et la détection des régions en mouvement, une identification des caractéristiques d'un niveau sémantique plus élevé, telles que l'extraction des objets et la trajectoire des objets, et l'identification d'évènements ou de comportements particuliers, tel que le non respect des règles de sécurité. Les techniques employées s'appuient sur des modèles statistiques permettant de prendre en compte les incertitudes sur les mesures et observations (bruits d'acquisition, données manquantes, ...).Ainsi, la détection des régions en mouvement s'effectue au travers la modélisation de la couleur de l'arrière-plan. Le modèle statistique utilisé est un modèle de mélange de lois, permettant de caractériser la multi-modalité des valeurs prises par les pixels. L'estimation du flot optique, de la différence de gradient et la détection d'ombres et de reflets sont employées pour confirmer ou infirmer le résultat de la segmentation.L'étape de suivi repose sur un filtrage prédictif basé sur un modèle de mouvement à vitesse constante. Le cas particulier du filtrage de Kalman (filtrage tout gaussien) est employé, permettant de fournir une estimation a priori de la position des objets en se basant sur le modèle de mouvement prédéfini.L'étape d'analyse de comportement est constituée de deux approches : la première consiste à exploiter les informations obtenues dans les étapes précédentes de l'analyse. Autrement dit, il s'agit d'extraire et d'analyser chaque objet afin d'en étudier son comportement. La seconde étape consiste à détecter les évènements à travers une coupe du volume 2d+t de la vidéo. Les cartes spatio-temporelles obtenues sont utilisées pour estimer les statistiques du trafic, ainsi que pour détecter des évènements telles que l'arrêt des véhicules.Pour aider à la segmentation et au suivi des objets, un modèle de la structure de la scène et de ses caractéristiques est proposé. Ce modèle est construit à l'aide d'une étape d'apprentissage durant laquelle aucune intervention de l'utilisateur n'est requise. La construction du modèle s'effectue à travers l'analyse d'une séquence d'entraînement durant laquelle les contours de l'arrière-plan et les trajectoires typiques des véhicules sont estimés. Ces informations sont ensuite combinées pour fournit une estimation du point de fuite, les délimitations des voies de circulation et une approximation des lignes de profondeur dans l'image. En parallèle, un modèle statistique du sens de direction du trafic est proposé. La modélisation de données orientées nécessite l'utilisation de lois de distributions particulières, due à la nature périodique de la donnée. Un mélange de lois de type von-Mises est utilisée pour caractériser le sens de direction du trafic.Automatic traffic monitoring plays an important role in traffic surveillance. Video cameras are relatively inexpensive surveillance tools, but necessitate robust, efficient and automated video analysis algorithms. The loss of information caused by the formation of images under perspective projection made the automatic task of detection and tracking vehicles a very challenging problem, but essential to extract a semantic interpretation of vehicles behaviors. The work proposed in this thesis comes from a collaboration between the LaBRI (Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique) and the company Adacis. The aim is to elaborate a complete video-surveillance system designed for automatic incident detection.To reach this objective, traffic scene analysis proceeds from low-level processing to high-level descriptions of the traffic, which can be in a wide variety of type: vehicles entering or exiting the scene, vehicles collisions, vehicles' speed that are too fast or too low, stopped vehicles or objects obstructing part of the road... A large number of road traffic monitoring systems are based on background subtraction techniques to segment the regions of interest of the image. Resulted regions are then tracked and trajectories are used to extract a semantic interpretation of the vehicles behaviors.The motion detection is based on a statistical model of background color. The model used is a mixture model of probabilistic laws, which allows to characterize multimodal distributions for each pixel. Estimation of optical flow, a gradient difference estimation and shadow and highlight detection are used to confirm or invalidate the segmentation results.The tracking process is based on a predictive filter using a motion model with constant velocity. A simple Kalman filter is employed, which allow to predict state of objets based on a \textit{a priori} information from the motion model.The behavior analysis step contains two approaches : the first one consists in exploiting information from low-level and mid-level analysis. Objects and their trajectories are analysed and used to extract abnormal behavior. The second approach consists in analysing a spatio-temporal slice in the 3D video volume. The extracted maps are used to estimate statistics about traffic and are used to detect abnormal behavior such as stopped vehicules or wrong way drivers.In order to help the segmentaion and the tracking processes, a structure model of the scene is proposed. This model is constructed using an unsupervised learning step. During this learning step, gradient information from the background image and typical trajectories of vehicles are estimated. The results are combined to estimate the vanishing point of the scene, the lanes boundaries and a rough depth estimation is performed. In parallel, a statistical model of the trafic flow direction is proposed. To deal with periodic data, a von-Mises mixture model is used to characterize the traffic flow direction.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Estimation du contexte par vision embarquée et schémas de commande pour l'automobile

Les systèmes dotés d autonomie doivent continument évaluer leur environnement, via des capteurs embarqués, afin de prendre des décisions pertinentes au regard de leur mission, mais aussi de l endosystème et de l exosystème. Dans le cas de véhicules dits intelligents , l attention quant au contexte environnant se porte principalement d une part sur des objets parfaitement normalisés, comme la signalisation routière verticale ou horizontale, et d autre part sur des objets difficilement modélisables de par leur nombre et leur variété (piétons, cyclistes, autres véhicules, animaux, ballons, obstacles quelconques sur la chaussée, etc ). La décision a contrario offre un cadre formel, adapté à ce problème de détection d objets variables, car modélisant le bruit plutôt qu énumérant les objets à détecter. La contribution principale de cette thèse est d adapter des mesures probabilistes de type NFA (Nombre de Fausses Alarmes) au problème de la détection d objets soit ayant un mouvement propre, soit saillants par rapport au plan de la route. Un point fort des algorithmes développés est qu ils s affranchissent de tout seuil de détection. Une première mesure NFA permet d identifier le sous-domaine de l'image (pixels non nécessairement connexes) dont les valeurs de niveau de gris sont les plus étonnantes, sous hypothèse de bruit gaussien (modèle naïf). Une seconde mesure NFA permet ensuite d identifier le sous-ensemble des fenêtres de significativité maximale, sous hypothèse de loi binômiale (modèle naïf). Nous montrons que ces mesures NFA peuvent également servir de critères d optimisation de paramètres, qu il s agisse du mouvement 6D de la caméra embarquée, ou d un seuil de binarisation sur les niveaux de gris. Enfin, nous montrons que les algorithmes proposés sont génériques au sens où ils s appliquent à différents types d images en entrée, radiométriques ou de disparité.A l opposé de l approche a contrario, les modèles markoviens permettent d injecter des connaissances a priori sur les objets recherchés. Nous les exploitons dans le cas de la classification de marquages routiers.A partir de l estimation du contexte (signalisation, détection d objets inconnus ), la partie commande comporte premièrement une spécification des trajectoires possibles et deuxièmement des lois en boucle fermée assurant le suivi de la trajectoire sélectionnée. Les diverses trajectoires possibles sont regroupées en un faisceau, soit un ensemble de fonctions du temps où divers paramètres permettent de régler les invariants géométriques locaux (pente, courbure). Ces paramètres seront globalement fonction du contexte extérieur au véhicule (présence de vulnérables, d'obstacles fixes, de limitations de vitesse, etc.) et permettent de déterminer l'élément du faisceau choisi. Le suivi de la trajectoire choisie s'effectue alors en utilisant des techniques de type platitude différentielle, qui s'avèrent particulièrement bien adaptées aux problèmes de suivi de trajectoire. Un système différentiellement plat est en effet entièrement paramétré par ses sorties plates et leurs dérivées. Une autre propriété caractéristique de ce type de systèmes est d'être linéarisable de manière exacte (et donc globale) par bouclage dynamique endogène et transformation de coordonnées. Le suivi stabilisant est alors trivialement obtenu sur le système linéarisé.To take relevant decisions, autonomous systems have to continuously estimate their environment via embedded sensors. In the case of 'intelligent' vehicles, the estimation of the context focuses both on objects perfectly known such as road signs (vertical or horizontal), and on objects unknown or difficult to describe due to their number and variety (pedestrians, cyclists, other vehicles, animals, any obstacles on the road, etc.). Now, the a contrario modelling provides a formal framework adapted to the problem of detection of variable objects, by modeling the noise rather than the objects to detect. Our main contribution in this PhD work was to adapt the probabilistic NFA (Number of False Alarms) measurements to the problem of detection of objects simply defined either as having an own motion, or salient to the road plane. A highlight of the proposed algorithms is that they are free from any detection parameter, in particular threshold. A first NFA criterion allows the identification of the sub-domain of the image (not necessarily connected pixels) whose gray level values are the most amazing under Gaussian noise assumption (naive model). A second NFA criterion allows then identifying the subset of maximum significant windows under binomial hypothesis (naive model). We prove that these measurements (NFA) can also be used for the estimation of intrinsec parameters, for instance either the 6D movement of the onboard camera, or a binarisation threshold. Finally, we prove that the proposed algorithms are generic and can be applied to different kinds of input images, for instance either radiometric images or disparity maps. Conversely to the a contrario approach, the Markov models allow to inject a priori knowledge about the objects sought. We use it in the case of the road marking classification. From the context estimation (road signs, detected objects), the control part includes firstly a specification of the possible trajectories and secondly the laws to achieve the selected path. The possible trajectories are grouped into a bundle, and various parameters are used to set the local geometric invariants (slope, curvature). These parameters depend on the vehicle context (presence of vulnerables, fixed obstacles, speed limits, etc ... ), and allows determining the selected the trajectory from the bundle. Differentially flat system is indeed fully parameterized by its flat outputs and their derivatives. Another feature of this kind of systems is to be accurately linearized by endogenous dynamics feed-back and coordinate transformation. Tracking stabilizer is then trivially obtained from the linearized system.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Modélisation des boucles dans les protéines

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Classification d'images SPECT du cerveau basée sur une analyse de la texture

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

A new model for graphical object description operating in the image space or in the Cosine Discrete space

In this article a new shape descriptor – based on minimal graphs – is proposed and its properties are checked through the problem of graphical symbols recognition. Recognition invariance in front shift and multi-oriented noisy object was studied in the context of small and low resolution binary images. The approach seems to have many interesting properties, even if the construction of graphs induces an expensive algorithmic cost. In order to reduce time computing an alternatively solution based on image compression concepts is provided. The recognition is realized in a compact space, namely the Cosine Discrete space. The use of blocks discrete cosine transform is discussed and justified. The experimental results led on the GREC2003 database show that the proposed method is characterized by a good discrimination power, a real robustness to noise with an acceptable time computing.Cet article propose un nouveau modèle de description d’un objet dans une image. Ce modèle s’appui sur la construction d’un arbre minimal, ses propriétés sont étudiées à travers le problème de la reconnaissance de symboles complexes. L’invariance de la reconnaissance – face aux translations et rotations de symboles dégradés – est vérifiée dans un contexte d’images binaires à faible résolution. Si les résultats sont concluant, le coût algorithmique peut être assez élevé. Une alternative consiste à exprimer l’objet cible dans l’espace Cosinus Discret (Transformation en Cosinus Discrète). La technique opère non plus dans l’espace image mais dans un espace compact où les données sont mieux décorrélées. Certains de nos choix font référence à des concepts de compression d’images. Cette piste conduit à une diminution sensible du coût tout en conservant un niveau de discrimination significatif. Ces résultats sont d’abord observés lors d’une expérience élémentaire puis confirmés par un test à moyenne échelle, mettant en jeu 500 symboles issus de la base de données Graphics Recognition – GREC2003