Sommaire: Classification et reconnaissance d’objets en utilisant les points d’intérêt

Résumé
Abstract
Table des matières
Liste des figures
Introduction et Motivations
Introduction
Motivations
Approche proposée
Contributions
Plan du mémoire
Chapitre I Les Principes de la Recherche  par le Contenu Visuel 
Introduction
1. Les différents paradigmes de la recherche
1.1. Recherche par mots clés
1.2. Recherche par le contenu Visuel
1.2.1. Requêtes globales
1.2.2. Requêtes partielles
1.2.3. Requêtes locales par points d’intérêt
Conclusion
Chapitre II Les Points d’intérêt 
1. Définition des points d’intérêt
2. Les différents types de points d’intérêt
3. Phases du processus d’indexation par point d’intérêt
3.1. Détection de primitives
3.2. Caractérisation des points d’intérêt
3.3. Appariement d’images
Conclusion
Chapitre III Les points de focus couleur
1. Approches de détection de points de focus
1.1. Transformée généralisée de Reisfeld
1.2. Transformée  généralisée de symétrie en couleur
1.3. Transformée de Loy et Zelinsky
2. Les points d’intérêt et la couleur
3. Extension de l’approche d’Alexis et Rebai
3.1. Approche d’Alexis et Rebai
4. Approche proposée
5. Calcul automatique de l’angle θ
6. Résultats expérimentaux
6.1. Intérêt de la symétrie radiale en couleur
6.2. Relation Temps de calcul /Rayon maximal
6.3. Écartement des scores de symétrie
6.4. Evaluation face aux transformations de l’image
Conclusion
Conclusion et Perspectives
Conclusion
Perspectives
Bibliographie

Extrait du mémoire classification et reconnaissance d’objets en utilisant les points d’intérêt

Chapitre I Les Principes de la Recherche par le Contenu Visuel
I. Introduction
Ce chapitre présente une introduction à la recherche d’images par le contenu Visuel. C’est une application du domaine de la vision par ordinateur qui est en plein essor à cause des grandes quantités de données multimédia du monde actuel.
Les progrès dans les ordinateurs modernes et les technologies de télécommunication sont à l’origine des gigantesques archives de données multimédia. Cela se retrouve dans divers domaines d’application comme la médecine, le loisir, l’éducation et les services d’information en ligne. Le développement des données multimédia est l’équivalent du développement des données alphanumériques durant les premiers jours de l’informatique. A l’époque cette quantité de données a nécessité le développement de système de gestion de bases de données. Toutefois, les systèmes de bases de données ne peuvent pas permettre le stockage, l’exploration, l’indexation et la recherche d’images d’une façon efficace. Les différents types de données multimédia peuvent requérir des outils et des méthodologies d’indexation et de recherche spécifiques.
Depuis les années 70, la recherche d’images est un domaine de recherche très actif. Deux communautés de chercheurs, celle de la gestion des bases de données et celle de la vision par ordinateur s’y intéressent et s’investissent dans de nouvelles approches. Ces deux communautés étudient la recherche d’images suivant deux  perspectives assez différentes :
La première est principalement basée sur le texte, alors que la deuxième se base sur les propriétés visuelles des données.
La recherche d’images basée sur le texte a vu le jour avant la fin des années 1970. Par cette approche, les images sont annotées par des mots clés qui sont stockés comme des clés de recherche dans les bases de données traditionnelles. Cette approche souffre de deux problèmes majeurs rendant l’annotation inappropriée. Le premier est la difficulté et l’énorme effort impliqué dans la phase d’annotation. Ceci se traduit par un grand investissement financier. Le deuxième problème est dû à la subjectivité de la perception humaine et à la gène de représenter le contenu visuel d’une image par un petit nombre de mots clés.
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