Contribution en appariement de graphes pour la recherche d'images par le contenu

Cette thèse s’inscrit dans le cadre général de la reconnaissance de formes structurelles. Elle s’intéresse plus particulièrement à la modélisation des formes par les graphes. L’utilisation de graphes est motivée par le double intérêt qu’apportent ces derniers pour modéliser tous les objets d’une forme donnée et toutes les relations inter objets nécessaires pour la reconnaissance. Un exemple typique utilisé dans cette thèse est celui de la recherche d’images par le contenu (RIPC). Cependant, les techniques présentées dans cette thèse ont un champ plus vaste que la RIPC. La représentation des images par des graphes implique le recours à des algorithmes d’appariement de graphes afin de comparer et de détecter la similarité entre les images. Par ailleurs la recherche dans une base de données d’image nécessite une réorganisation préalable de la base afin de faciliter la recherche, ce qui nous conduit à faire appel à des techniques de classification des images représentées par des graphes. Dans un premier temps, nous proposons un nouvel algorithme pour mettre en correspondance un graphe requête et un graphe modèle. L’idée de base est de diviser le processus de recherche des correspondances en plusieurs phases (K). À l’issue de chaque phase, l’ensemble des correspondances est extrait, évalué et finalement comparé à celui dont le coût de correspondance est minimal. Dans un deuxième temps, nous proposons un nouvel algorithme pour identifier un représentant appelé Graphe Médian, parmi un ensemble de graphes. Le rôle du graphe médian est capital pour la classification et la réorganisation d’une base de données image utilisant les graphes pour représenter son contenu. Finalement, nous proposons un système de recherche d’images par le contenu utilisant les graphes pour représenter leur contenu et les deux algorithmes précédemment décrits. D’une manière générale, les résultats présentés dans cette thèse montrent l’intérêt potentiel d’utiliser les graphes pour représenter les formes. Ces résultats semblent valider le choix judicieux des graphes comme une solution de remplacement aux structures de données classiques à savoir les vecteurs. De plus, on voit clairement à travers les résultats obtenus que les algorithmes, développés dans cette thèse, pourront jouer un rôle primordial comme un outil de mesure de similarité dans un espace aussi complexe que les graphes