Descripteurs augmentés basés sur l'information sémantique contextuelle

Les techniques de description des éléments caractéristiques d'une image sont omniprésentes dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. Nous proposons à travers ce manuscrit une extension, pour décrire (représenter) et apparier les éléments caractéristiques des images. L'exten...

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Bibliographic Details
Main Author: Khoualed, Samir
Language:English
Published: Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II 2012
Subjects:
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00853815
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/85/38/15/PDF/Khoualed-2012CLF22297.pdf
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[SPI:OTHER] Sciences de l'ingénieur/Autre
[INFO:INFO_OH] Computer Science/Other
[INFO:INFO_OH] Informatique/Autre
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Descripteurs locaux et globaux
Sac-de-mots
Mots visuels
Recalage de vues partielles tridimensionnelles
Information sémantique
Information contextuelle
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Sac-de-mots
Mots visuels
Recalage de vues partielles tridimensionnelles
Information sémantique
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Khoualed, Samir
Descripteurs augmentés basés sur l'information sémantique contextuelle
description Les techniques de description des éléments caractéristiques d'une image sont omniprésentes dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. Nous proposons à travers ce manuscrit une extension, pour décrire (représenter) et apparier les éléments caractéristiques des images. L'extension proposée consiste en une approche originale pour apprendre, ou estimer, la présence sémantique des éléments caractéristiques locaux dans les images. L'information sémantique obtenue est ensuite exploitée, en conjonction avec le paradigme de sac-de-mots, pour construire un descripteur d'image performant. Le descripteur résultant, est la combinaison de deux types d'informations, locale et contextuelle-sémantique. L'approche proposée peut être généralisée et adaptée à n'importe quel descripteur local d'image, pour améliorer fortement ses performances spécialement quand l'image est soumise à des conditions d'imagerie contraintes. La performance de l'approche proposée est évaluée avec des images réelles aussi bien dans les deux domaines, 2D que 3D. Nous avons abordé dans le domaine 2D, un problème lié à l'appariement des éléments caractéristiques dans des images. Dans le domaine 3D, nous avons résolu les problèmes d'appariement et alignement des vues partielles tridimensionnelles. Les résultats obtenus ont montré qu'avec notre approche, les performances sont nettement meilleures par rapport aux autres méthodes existantes.
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