An automatic system to recognize the biological classes of zooplanktons from monocular images

An automatic system to recognize the Biological classes of complex organisms (zooplanktons), from monocular images, is presented . A modular set of algorithms detects and describes the zooplanktons in the images, then an expert system, bult with the CLASSIC shell, classifies them according to hierarchical symbolic models . During the classification, the expert system runs other programs to complete the description of the shapes of the zooplanktons, and refine their classification . The contents of the knowledge base is described in detail . The results of the image processing, and of the classification are shown .Un système automatique de reconnaissance des classes biologiques d'organismes complexes (zooplanctons), à partir d'images monoculaires, est présenté. Un ensemble d'algorithmes de vision détecte et décrit les zooplanctons contenus dans les images, puis un système expert, construit avec le noyau CLASSIC, les classe en utilisant des modèles symboliques organisés hiérarchiquement. Pendant le classement, le système expert lance l'exécution de nouveaux programmes pour compléter la description des formes de zooplanctons afin de raffiner leur classemen

Monitoring of image processing programs for morphological description of galaxies

This paper is concerned with the technics ofartificial intelligence applied to the field of image processing . More precisely the problem studied here is semantical integration of image processing programs . In semantical integration ofprograms, the fonctionality of the programs, and the way to optimize their use are expressed ; this allows the use of the programs in an automatic, robust, and flexible way . First, the shell of expert systems used for the application, OCAPI, is described . Then the application on morphological description of galaxies is detailed : the design of the global system, the knowledge base of the expert system PROGAL, and an illustrated session of the expert system .Cet article présente un apport des techniques de l'intelligence artificielle au domaine du traitement d'images. Le problème étudié est l'intégration sémantique de procédures de traitement d'images. Dans l'intégration sémantique, la fonction des programmes ainsi que la manière d'optimiser leur utilisation sont explicitées; ceci permet une utilisation automatique, robuste et adaptable des algorithmes de traitement. Tout d'abord, nous décrivons le modèle utilisé, qui est celui du noyau de systèmes experts OCAPI. Le système expert PROGAL est ensuite présenté: tout d'abord, son application qui concerne l'automatisation du traitement d'images contenant une galaxie en vue de sa description morphologique, puis sa base de connaissance illustrée à l'aide d'exemples, et enfin une exécution commentée sur un cas particulie

Posture Recognition with a 3D Human Model

This paper proposes an approach to recognise human postures in video sequences, which combines a 2D approach with a 3D human model. The 2D approach consists in projections of moving pixels on the reference axis. The 3D model is a realistic articulated human model which is used to obtain reference postures to compare with test postures. We are interested in a set of specific postures which are representative of typical applications in video interpretation. We give results for recognition of general (e.g. standing) and detailed (e.g standing with one arm up) postures. First results show the effectiveness of our approach for recognition of human posture