Catégorisation par mesures de dissimilitude et caractérisation d'images en multi échelle

Dans cette thèse, on introduit la métrique "Coefficient de forme" pour la classement des données de dissimilitudes. Cette approche est inspirée par l'analyse discriminante géométrique et on a défini des règles de décision pour imiter le comportement du classifieur linéaire et quadratique. Le nombre de paramètres est limité (deux par classe). On a également étendu et amélioré cette démarche avantageuse et rapide pour apprendre uniquement à partir des représentations de dissimilitudes en utilisant l'efficacité du classificateur des Machines à Vecteurs de Support. Comme contexte applicatif pour la classification par dissimilitudes, on utilise la recherche d'images à l'aide d'une représentation des images en multi échelle en utilisant la "Pyramide Réduite Différentielle". Une application pour la description de visages est développée. Des résultats de classification à partir du coefficient de forme et utilisant une version adaptée des Machines à Vecteurs de Support, sur des bases de données issues des applications du monde réel sont présentés et comparés avec d'autres méthodes de classement basées sur des dissimilitudes. Il en ressort une forte robustesse de la méthode proposée avec des perfommances supérieures ou égales aux algorithmes de l'état de l'art.The dissimilarity representation is an alternative for the use of features in the recognition of real world objects like images, spectra and time-signal. Instead of an absolute characterization of objects by a set of features, the expert or the system is asked to define a measure that estimates the dissimilarity between pairs of objects. Such a measure may also be defined for structural representations such as strings and graphs. The dissimilarity representation is potentially able to bridge structural and statistical pattern recognition. In this thesis we introduce a new fast Mahalanobis-like metric the Shape Coefficient for classification of dissimilarity data. Our approach is inspired by the Geometrical Discriminant Analysis and we have defined decision rules to mimic the behavior of the linear and quadratic classifier. The number of parameters is limited (two per class). We also expand and ameliorate this advantageous and rapid adaptive approach to learn only from dissimilarity representations by using the effectiveness of the Support Vector Machines classifier for real-world classification tasks. Several methods for incorporating dissimilarity representations are presented, investigated and compared to the Shape Coefficient in this thesis: Pekalska and Duin prototype dissimilarity based classifiers; Haasdonk's kernel based SVM classifier; KNN classifier. Numerical experiments on artificial and real data show interesting behavior compared to Support Vector Machines and to KNN classifier: (a) lower or equivalent error rate, (b) equivalent CPU time, (c) more robustness with sparse dissimilarity data. The experimental results on real world dissimilarity databases show that the Shape Coefficient can be an alternative approach to these known methods and can be as effective as them in terms of accuracy for classification.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Une méthode pour l'évaluation de la qualité des images 3D stéréoscopiques.

Dans le contexte d'un intérêt grandissant pour les systèmes stéréoscopiques, mais sans méthodes reproductible pour estimer leur qualité, notre travail propose une contribution à la meilleure compréhension des mécanismes de perception et de jugement humains relatifs au concept multi-dimensionnel de qualité d'image stéréoscopique. Dans cette optique, notre démarche s'est basée sur un certain nombre d'outils : nous avons proposé un cadre adapté afin de structurer le processus d'analyse de la qualité des images stéréoscopiques, nous avons implémenté dans notre laboratoire un système expérimental afin de conduire plusieurs tests, nous avons crée trois bases de données d'images stéréoscopiques contenant des configurations précises et enfin nous avons conduit plusieurs expériences basées sur ces collections d'images. La grande quantité d'information obtenue par l'intermédiaire de ces expérimentations a été utilisée afin de construire un premier modèle mathématique permettant d'expliquer la perception globale de la qualité de la stéréoscopie en fonction des paramètres physiques des images étudiée.In a context of ever-growing interest in stereoscopic systems, but where no standardized algorithmic methods of stereoscopic quality assessment exist, our work stands as a step forward in the understanding of the human perception and judgment mechanisms related to the multidimensional concept of stereoscopic image quality. We used a series of tools in order to perform in-depth investigations in this direction: we proposed an adapted framework to structure the process of stereoscopic quality assessment, we implemented a stereoscopic system in our laboratory for performing various tests, we created three stereoscopic datasets with precise structures, and we performed several experimental studies using these datasets. The numerous experimental data obtained were used in order to propose a first mathematical framework for explaining the overall percept of stereoscopic quality in function of the physical parameters of the stereoscopic images under study.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Organisation d'images par des cartes de Kohonen sur données de dissimilitude

Avec l'émergence d'applications en bioinformatique et en « data mining » il y a un intérêt croissant pour développer de nouvelles méthodes efficaces d'analyse de données de dissimilitude. L'algorithme « SOM » appliquée aux données de dissimilitude en est une. Des extensions de « SOM » aux données de dissimilitude (« DSOM ») ont déjà été proposées. Leur analyse révèle une difficulté majeure dans le versant « quantification » de l'algorithme où l'absence de modèles de données sous-jacent à chaque sous-partition pénalise grandement la qualité de l'organisation obtenue. Pour contrer cette difficulté nous proposons une nouvelle spécification de l'algorithme dans la phase de représentation de la partition obtenue. L'originalité réside dans une nouvelle métrique sous des hypothèses euclidiennes, pour la quantification sans avoir à calculer explicitement les prototypes. Grâce à cette nouvelle métrique qui intègre uniquement une référence implicite aux prototypes de quantification, la qualité de l'algorithme pour la préservation en sortie des voisinages est grandement améliorée. Les performances de l'algorithme proposé sont supérieures à celles des algorithmes similaires existants

Utilisation des statistiques d'ordre supérieur pour l'analyse d'images texturées

L'utilisation des statistiques d'ordre supérieur (S.O.S) est de plus en plus répandue en traitement du signal. En traitement d'image, l'analyse de textures est un domaine où l'application de telles techniques peut avoir un intérêt. L'objectif de cet article est de mettre en évidence les points forts et les points faibles d'une caractérisation par S.O.S. en la comparant avec une description par des extracteurs classiques avec les matrices de cooccurrences

Analyse de scènes naturelles par composantes indépendantes

De nombreuses études montrent que les détecteurs corticaux pourraient résulter de l'application d'un principe de réduction de redondance par indépendance statistique de leurs activités. L'analyse en Composantes Indépendantes est utilisée ici pour générer ces détecteurs, puis leurs performances sont analysées en terme de codage et de description pour catégoriser des images sémantiquement. Un second volet concerne la sémantique des images et la perception visuelle. Des sujets humains sont confrontés à des séries d'expérimentation, captant leur jugement de similarités visuelles, afin de pouvoir identifier les catégories sémantiques, d'apprécier l'apport de modalités perceptives comme la chrominance versus la luminance, et de mettreGRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocGRENOBLE INP-Phelma (381852301) / SudocSudocFranceF

Global Semantic Classification of Scenes using Power Spectrum Templates

Scene recognition and content-based procedures are of great interest for image indexing applications processing very large databases. Knowing the category to which a scene belongs, a retrieval system may filter out images belonging to other categories