Etude de la confusion des descripteurs locaux de points d'intérêt : application à la mise en correspondance d'images de documents

par Emilien Royer

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Frédéric Bouchara.

Soutenue le 24-10-2017

à Toulon , dans le cadre de École doctorale Mer et Sciences (Toulon) , en partenariat avec Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes (La Garde, Var) (laboratoire) et de Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes / LSIS (laboratoire) .

Le président du jury était Jean-Marc Ogier.

Le jury était composé de Véronique Eglin, Lionel Fillatre, Thibault Lelore, Marçal Rusiñol.

Les rapporteurs étaient Véronique Eglin, Lionel Fillatre.


  • Résumé

    Ce travail s’inscrit dans une tentative de liaison entre la communauté classique de la Vision par ordinateur et la communauté du traitement d’images de documents, analyse être connaissance (DAR). Plus particulièrement, nous abordons la question des détecteurs de points d’intérêts et des descripteurs locaux dans une image. Ceux-ci ayant été conçus pour des images issues du monde réel, ils ne sont pas adaptés aux problématiques issues du document dont les images présentent des caractéristiques visuelles différentes.Notre approche se base sur la résolution du problème de la confusion entre les descripteurs,ceux-ci perdant leur pouvoir discriminant. Notre principale contribution est un algorithme de réduction de la confusion potentiellement présente dans un ensemble de vecteurs caractéristiques d’une même image, ceci par une approche probabiliste en filtrant les vecteurs fortement confusifs. Une telle conception nous permet d’appliquer des algorithmes d’extractions de descripteurs sans avoir à les modifier ce qui constitue une passerelle entre ces deux mondes.

  • Titre traduit

    Study of keypoints and local features confusion : document images matching scenario


  • Résumé

    This work tries to establish a bridge between the field of classical computer vision and document analysis and recognition. Specificaly, we tackle the issue of keypoints detection and associated local features computation in the image. These are not suitable for document images since they were designed for real-world images which have different visual characteristic. Our approach is based on resolving the issue of reducing the confusion between feature vectors since they usually lose their discriminant power with document images. Our main contribution is an algorithm reducing the confusion between local features by filtering the ones which present a high confusing risk. We are tackling this by using tools from probability theory. Such a method allows us to apply features extraction algorithms without having to modify them, thus establishing a bridge between these two worlds.


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