Thèse soutenue

Extraction et reconnaissance de primitives dans les façades de Paris à l'aide d'appariement de graphes
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Auteur / Autrice : Jean-emmanuel Haugeard
Direction : Sylvie Philipp-FoliguetPhilippe-Henri GosselinFrédéric Precioso
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie informatique, automatique et traitement du signal
Date : Soutenance le 17/12/2010
Etablissement(s) : Cergy-Pontoise
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et ingénierie (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Equipes Traitement de l'Information et Systèmes (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sylvie Philipp-Foliguet, Matthieu Cord, Christine Fernandez-Maloigne
Rapporteurs / Rapporteuses : Luc Brun, Patrick Lambert

Résumé

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Cette dernière décennie, la modélisation des villes 3D est devenue l'un des enjeux de la recherche multimédia et un axe important en reconnaissance d'objets. Dans cette thèse nous nous sommes intéressés à localiser différentes primitives, plus particulièrement les fenêtres, dans les façades de Paris. Dans un premier temps, nous présentons une analyse des façades et des différentes propriétés des fenêtres. Nous en déduisons et proposons ensuite un algorithme capable d'extraire automatiquement des hypothèses de fenêtres. Dans une deuxième partie, nous abordons l'extraction et la reconnaissance des primitives à l'aide d'appariement de graphes de contours. En effet une image de contours est lisible par l'oeil humain qui effectue un groupement perceptuel et distingue les entités présentes dans la scène. C'est ce mécanisme que nous avons cherché à reproduire. L'image est représentée sous la forme d'un graphe d'adjacence de segments de contours, valué par des informations d'orientation et de proximité des segments de contours. Pour la mise en correspondance inexacte des graphes, nous proposons plusieurs variantes d'une nouvelle similarité basée sur des ensembles de chemins tracés sur les graphes, capables d'effectuer les groupements des contours et robustes aux changements d'échelle. La similarité entre chemins prend en compte la similarité des ensembles de segments de contours et la similarité des régions définies par ces chemins. La sélection des images d'une base contenant un objet particulier s'effectue à l'aide d'un classifieur SVM ou kppv. La localisation des objets dans l'image utilise un système de vote à partir des chemins sélectionnés par l'algorithme d'appariement.