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Thème 2 : Extraction et gestion des Connaissances

 

 

Participants

Luc Brun, Youssef Chahir, Christophe Charrier, Régis Clouard, Abderrahim Elmoataz, Frédéric Jurie, Olivier Lezoray, Marinette Revenu.

Bases scientifiques

Les bases scientifiques de ce thème sont centrées autour de  l'extraction de connaissances à partir de données issues d'images ainsi que la capitalisation des connaissances pour la formulation d'applications de traitement dimages. Les travaux reposent donc d'une part sur la conception de méthodes d'apprentissage en vision par ordinateur permettant d'apprendre des représentations locales ou globales des images ainsi que des modèles d'objets ou de classes d'objets à reconnaître; et d'autre part, sur la capitalisation des connaissances au travers de l'étude et de la formulation de problèmes en traitement d'images.

a. Détection d'objets

La détection automatique d'objets dans des images, est un problème récurrent en vision par ordinateur.
Son objectif réside en la prédiction de la position d'objets correspondant à des catégories bien définies dans les images. Parmi les multiples applications, on peut citer la détection automatique de piétons, de véhicules, de visages. Ceci peut se faire dans plusieurs optiques: vidéo-surveillance, filtrage ou catégorisation d'images. La difficulté principale est d'arriver à caractériser à partir d'indices visuels de bas-niveau une notion sémantique, que constitue un objet, malgré la grande variabilité d'apparences que celui-ci peut avoir.

b. Reconnaissance d'objets, de formes

En vision par ordinateur, la reconnaissance d'objets consiste à reconnaître des formes géométriques et la reconnaissance de formes consiste à identifier des motifs. Étant donnée une base d'images représentant différentes catégories d'objets ou de formes, il s'agit alors de reconnaître la catégorie à laquelle appartient un objet/une forme présent(e) sur une nouvelle image.

c. Similarité d'images pour la recherche ou l'évaluation

Les mesures de similarité d'images sont des fonctions qui fournissent une valeur de ressemblance entre deux images. Cette similarité peut être utilisée dans le cadre de la recherche d'images et également pour estimer des groupes d'images proches et construire des catégories. Cette similarité peut également être utilisée comme un processus d'évaluation relativement à une vérité terrain (en compression ou en segmentation).

d. Ingénierie des connaissances

La réalisation d'un système de génération automatique de logiciels de traitement d'images doit permettre à des utilisateurs de concevoir des logiciels spécifiques à une application. Cet objectif est généralement considéré comme une tâche extrêmement complexe parce que le développement de solutions logicielles en traitement d'images est lui-même une activité complexe faisant appel majoritairement à une démarche empirique à partir des connaissances tacites,hautement personnelles et peu verbalisables.

 

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