Evaluation de l'interprétation d'images

par Baptiste Hemery

Thèse de doctorat en Traitement du signal et des images

Sous la direction de Christophe Rosenberger.

Soutenue en 2009

à Caen .


  • Résumé

    Les algorithmes de traitement d'images regroupent un ensemble de méthodes qui vont traiter l'image depuis son acquisition par un capteur jusqu'à l'extraction de l'information utile pour une application donnée. Parmi ceux-ci, les algorithmes d'interprétation ont pour but de détecter, localiser et reconnaître un ou plusieurs objets dans une image. Le problème traité dans cette thèse réside dans l'évaluation de résultats d'interprétation d'une image ou une vidéo en connaissance de la vérité terrain associée. Les enjeux sont nombreux comme la comparaison d'algorithmes, l'évaluation d'un algorithme au cours de son développement ou son paramétrage optimal. Nous proposons dans cette thèse une formalisation des propriétés attendues d'une métrique de localisation. Nous réalisons une étude comparative rigoureuse des métriques de localisation de l'état de l'art au vu de ces propriétés. Nous réalisons un travail similaire sur les méthodes de reconnaissance utilisant une représentation locale des objets dans le but de quantifier une erreur de reconnaissance. Nous avons mis au point une méthode d'évaluation d'un résultat d'interprétation d'une image exploitant les leçons de ces études comparatives. L'avantage de la méthode proposée est de pouvoir évaluer un résultat d'interprétation d'une image en prenant en compte à la fois la qualité de la localisation, de la reconnaissance et de la détection d'objets d'intérêt dans l'image. Le comportement de cette méthode d'évaluation sur une large base de tests est véritablement intéressant. Plusieurs paramètres permettent de modifier le comportement de cette méthode suivant l'application visée.

  • Titre traduit

    Evaluation of Image Interpretation


  • Résumé

    Image processing algorithms comprise a set of methods that process the image since its acquisition by a sensor to extract useful information for a given application. Among these image interpretation algorithms are designed to detect, localize and identify one or more objects in an image. The problem addressed in this thesis is the evaluation of image or video interpretation results given the knowledge of the associated ground truth. Challenges are multiple such as the comparison of algorithms, evaluation of an algorithm during its development or its optimal setting. We propose in this thesis a formalization of desired properties for a localization metric. We make a rigorous comparative study of localization metric of the state of the art in view of these properties. We carry out similar work on recognition methods using a local representation of objects in order to quantify a recognition error. We have developed a method for evaluating an interpretation result of an image using the lessons from these studies. The advantage of the proposed method is to evaluate a image interpretation result by taking into account at the same time the quality of the localization, recognition and detection of objects of interest in the image. The behavior of this evaluation method on a database is really interesting. Several parameters allow us to change the behavior of this method for a given application.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (III-173 p.)
  • Annexes : Bibliogr.p.151-157

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  • Bibliothèque : Université de Caen Normandie. Bibliothèque universitaire Sciences - STAPS.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TCAS-2009-66
  • Bibliothèque : Université de Caen Normandie. Bibliothèque universitaire Sciences - STAPS.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TCAS-2009-66bis
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