Summary: | Les travaux présentés dans ce mémoire de thèse abordent sous différents angles très intéressants, un sujet vaste et ambitieux : l’interprétation de plans cadastraux couleurs.Dans ce contexte, notre approche se trouve à la confluence de différentes thématiques de recherche telles que le traitement du signal et des images, la reconnaissance de formes, l’intelligence artificielle et l’ingénierie des connaissances. En effet, si ces domaines scientifiques diffèrent dans leurs fondements, ils sont complémentaires et leurs apports respectifs sont indispensables pour la conception d’un système d’interprétation. Le centre du travail est le traitement automatique de documents cadastraux du 19e siècle. La problématique est traitée dans le cadre d'un projet réunissant des historiens, des géomaticiens et des informaticiens. D'une part nous avons considéré le problème sous un angle systémique, s'intéressant à toutes les étapes de la chaîne de traitements mais aussi avec un souci évident de développer des méthodologies applicables dans d'autres contextes. Les documents cadastraux ont été l'objet de nombreuses études mais nous avons su faire preuve d'une originalité certaine, mettant l'accent sur l'interprétation des documents et basant notre étude sur des modèles à base de graphes. Des propositions de traitements appropriés et de méthodologies ont été formulées. Le souci de comblé le gap sémantique entre l’image et l’interprétation a reçu dans le cas des plans cadastraux étudiés une réponse. === This thesis tackles the problem of technical document interpretationapplied to ancient and colored cadastral maps. This subject is on the crossroadof different fields like signal or image processing, pattern recognition, artificial intelligence,man-machine interaction and knowledge engineering. Indeed, each of thesedifferent fields can contribute to build a reliable and efficient document interpretationdevice. This thesis points out the necessities and importance of dedicatedservices oriented to historical documents and a related project named ALPAGE.Subsequently, the main focus of this work: Content-Based Map Retrieval within anancient collection of color cadastral maps is introduced.
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