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Projet "Ingénierie des connaissances pour la conception d'applications et l'évaluation en imagerie"

 

 

Mots clés

Vision cognitive, représentation des connaissances de traitement d'images, ontologies.

Permanents :

Régis Clouard (MCF), Christine Porquet (MCF), Marinette Revenu (PR Emérite). 

Motivations

La complexité du développement de logiciels spécialisés en traitement d'images ou en vision freine leur réelle pénétration dans l'industrie. Les recherches en vision cognitive visent à concevoir des systèmes de traitement d'images ou de vision plus adaptatifs, tenant compte des besoins spécifiques des utilisateurs. Dans ce cadre, nous nous intéressons à la conception de systèmes capables de générer automatiquement des logiciels de traitement d'images ou de vidéos configurés pour un objectif donné, non connu à l'avance. L'enjeu est de permettre à des utilisateurs non spécialistes du traitement d'images de produire eux-mêmes des logiciels adaptés à leurs besoins.

Verrous à lever

Si cet objectif n'est pas nouveau, la conception de tels systèmes est toujours considérée comme un problème particulièrement complexe au sens de la systémique. Le développement de logiciels de traitement d'images repose en effet sur une démarche empirique, faite de connaissances tacites, c'est-à-dire enracinées dans l'action et non verbalisables. Cette particularité rend difficile le processus d'acquisition des connaissances nécessaires à la conception du système. Les difficultés naissent aussi de l'absence de mesure universelle de la qualité d'images. La mesure de qualité d'une image ou d'une vidéo est une information précieuse qui peut être exploitée, soit de façon prospective pour sélectionner les meilleurs algorithmes de traitement parmi une base prédéfinie pour construire une chaîne de traitement, soit de façon rétrospective pour adapter dynamiquement le comportement d'une chaîne de traitement donnée.

Démarche

Forts de notre expérience en matière de représentation et d'exploitation de connaissances en traitement et évaluation d'images, les perspectives de recherche du projet s'articulent autour de deux axes thématiques complémentaires : - La définition de mesures de qualité d'images et de vidéos. Deux types d'étude sont envisagés ici. La première étude porte sur la modélisation des critères de jugements humains pour définir une mesure de qualité de vidéos compressées sans référence. L'originalité de l'approche tient à la prise en compte d'informations non seulement sur les distorsions spatiales mais aussi sur les distorsions temporelles (rarement prises en compte jusqu'à présent). La seconde étude est dédiée à la modélisation des critères de jugements objectifs permettant de mesurer la qualité d'un résultat par rapport à un but d'utilisation. Ce travail original est rendu possible parce que nous disposons, par nos travaux précédents, d'un modèle de représentation des objectifs de traitement formalisé par une ontologie. - La construction automatique de chaînes de traitements d'images adaptées à un objectif donné par réutilisation d'expériences. Le raisonnement à partir de cas se propose de résoudre des problèmes en s'inspirant de situations semblables déjà rencontrées et pour lesquelles on dispose de solutions. Ce modèle permet d'éviter le goulot d'étranglement de l'acquisition des connaissances, en permettant l'intégration dans la base de cas de solutions brutes données par des spécialistes. Notre originalité tient à l'exploitation de notre modèle de représentation d'objectif pour stocker chaque nouvelle solution fournie par un spécialiste avec la formulation de l'objectif correspondante. La recherche d'une solution s'envisage par comparaison entre l'objectif courant et les objectifs associés aux cas stockés dans la base, et devra procéder par des cycles d'interaction entre l'utilisateur et le système.

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