La reconnaissance d'objet dans les images

Résumé du document

La reconnaissance d'objet dans les images est une discipline qui, bien qu'elle soit encore dans une phase de recherche et de perfectionnement, est utilisée pour de nombreuses applications. Elle permet à un ordinateur de « comprendre » l'image d'où un lien étroit avec l'intelligence artificielle.
Pour reconnaître un objet, il faut : pré traiter l'image pour la rendre exploitable par une méthode assez simple, extraire les informations qui différencient un objet d'un autre, mettre en place un algorithme qui utilise ces informations pour déterminer quel objet est sur l'image.
Le système doit permettre de surmonter la variabilité d'apparence des objets. L'apparence d'objets dans les images se trouve modifiée à cause de plusieurs facteurs externes et internes (illumination, orientation, pose, etc.).
La reconnaissance d'objet dans les images exige un choix de méthodes ou d'algorithme à tous les niveaux : Prétraitement, Segmentation, Reconnaissance et Interprétation. La prise en compte de toutes ces phases influe indéniablement sur la qualité des tâches de traitement et sur le temps d'exécution or, la qualité et le temps sont souvent les seuls critères retenus par les applications.
Lorsque la probabilité de reconnaissance s'avère être trop faible, la détermination est confiée à un opérateur humain.

Extraits

[...] La reconnaissance d'objet dans les images exige un choix de méthodes ou d'algorithme à tous les niveaux : Prétraitement, Segmentation, Reconnaissance et Interprétation. La prise en compte de toutes ces phases influe indéniablement sur la qualité des tâches de traitement et sur le temps d'exécution or, la qualité et le temps sont souvent les seuls critères retenus par les applications. Lorsque la probabilité de reconnaissance s'avère être trop faible, la détermination est confiée à un opérateur humain. Mots clés : Reconnaissance d'objet, reconnaissance de forme, segmentation, classification, apprentissage, réseau de neurones. [...]

[...] L'idée est la suivante : Etant donné que les contours ne peuvent se croiser, il suffit de calculer les points extrêmes du contour. C'est-à-dire déterminer les lignes et les colonnes qui encadre ce contour. L'illustration suivante illustre le principe : Illustration nº5: caractérisation des contours intérieurs à une forme. [...]

[...] Chaque opérateur peut convenir selon le type d'image à traiter. L'approche contour n'aboutit pas directement à une segmentation, car les contours détectés ne sont pas toujours connexes. Il existe cependant des techniques permettant d'obtenir des contours fermés. Dans ce cas, on observe une parfaite dualité entre les contours et les régions Extraction des caractéristiques Afin de pouvoir comparer l'image à un objet modèle on doit avoir des points de comparaison ce sont les caractéristiques d'un objet. Ces caractéristiques doivent idéalement répondre aux exigences suivantes : Ils doivent varier faiblement entre deux instances du même objet. [...]

[...] Il n'existe pas de détecteur de contours universel. Car chaque image est différenciée par sa nature (luminosité, environnement extérieur ou intérieur Ainsi l'image se verra attribuer un détecteur spécifique correspondant au mieux aux exigences et aux besoins des traitements de haut niveau (reconnaissance, localisation Opérateurs Gradient Filtre de Roberts Filtre de Sobel Filtre de Prewitt Opérateur Laplacien Dans le cas de la détection de contours, l'image est perçue comme un paysage. Lorsqu'une brusque variation de luminance (ou de niveau de gris) est détectée, celle-ci fait l'objet d'une séparation (droite, arc de cercle, courbe) caractérisant une forme ou un objet . [...]

[...] Elles sont définies comme ceci : nº: Une fois le contour extérieur de l'objet entièrement parcouru on peut s'occuper des éventuels contours intérieurs de l'image. Voici l'algorithme utilisé pour réaliser ce codage : Balayer l'image ligne par ligne jusqu'à trouver un pixel appartenant au contour (Si p j)>seuil) Rechercher parmi les voisins du pixel courant un pixel appartenant au contour S'il n'y en a pas Initialiser a zéro (c'est un pixel isolé) .Recommencer au début. Sinon Noter la direction prise pour y accéder. [...]