Reconnaissance de formes basée géodésiques et déformations locales de formes

par Mayss'aa Merhy

Thèse de doctorat en Traitement des signaux et des images

Sous la direction de Abdesslam Benzinou et de Mohamad Khalil.

Le président du jury était Denis Friboulet.

Le jury était composé de Abdesslam Benzinou, Mohamad Khalil, Denis Friboulet, Denis Hamad, Éric Moreau, Kamal Nasreddine, Sandy Rihana, Ghaleb Faour.

Les rapporteurs étaient Denis Hamad, Éric Moreau.


  • Résumé

    Les performances d’un système de reconnaissance de formes dépendent en bonne partie de la qualité de l’image segmentée. Malgré les progrès effectués, une segmentation complète (c’est-à-dire avec des contours entiers) ne peut pas être toujours atteinte. Dans un premier temps, nous nous plaçons dans le cas où seulement certaines parties de la forme entière sont disponibles. D’abord, afin d’assurer l’invariance des parties de formes aux transformations géométriques, nous développons une méthode d’optimisation de l’analyse procustéenne qui consiste à retrouver les points extrémités optimaux qui minimisent la distance de Procutse. Ensuite, nous proposons une approche de reconnaissance de parties de formes et une approche de reconnaissance de formes partielles. Ces deux approches, basées-contour, sont fondées sur un recalage robuste entre les parties de formes. La méthode de recalage proposée consiste à optimiser une mesure de similarité basée sur les géodésiques dans l’espace de formes. Ainsi, nous exploitons le résidu du recalage pour définir une nouvelle métrique pour la reconnaissance de parties de formes. Puis, nous décrivons une stratégie de combinaison avec cette même métrique pour la reconnaissance de formes partielles. Par la suite, nous proposons d’utiliser la distance géodésique proposée pour la reconnaissance des parties de formes dans la définition d’une métrique globale pour la reconnaissance de formes entières. Les tests de reconnaissance (classification et recherche) sont effectués sur des parties requêtes et des formes entières de la base d’images MPEG-7, puis sur des images réelles segmentées. Les résultats expérimentaux montrent la supériorité de nos méthodes par rapport aux autres méthodes de l’état de l’art.

  • Titre traduit

    Shape recognition based on geodesics and local deformation of shapes


  • Résumé

    The quality of the segmentation process directly affects the performance of the shape recognition. Despite the progress that has been made, it is often unreachable to segment the entire object (i.e. closed contour). In fact, only some parts/fragments of objects can be detected. We first develop a new alignment method based on Procrustes analysis in order to ensure invariance of shape parts to geometric transformations (translation, rotation and scale factor). The proposed method consists in finding optimal extremities which minimize the Procrustes distance. Then, we propose a shape part recognition approach and a partial shape recognition approach. These two contour-based approaches are based on matching between shape parts to compare. This matching process consists in establishing a robust registration between shape parts based on geodesics in the shape space. Thus, we exploit the registration residual to define a novel distance for shape part recognition. Later, for partial shape recognition, we describe a geodesics-based combining strategy with the same distance. As well, we propose to use the geodesics distance proposed for shape part recognition to define a global distance for entire shape recognition. Experiments are carried out on parts of shapes and entire shapes of theMPEG-7 database, then on parts issued from segmented real images. The obtained results demonstrate the effectiveness of our proposed recognition schemes. The proposed approaches are shown to significantly outperform previous works for classification and retrieval applications.


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