Reconnaissance par blocs: une alternative aux descripteurs locaux

Résumé : La problématique abordée dans cet article est la reconnaissance d'objets dans une image. De nombreux travaux utilisent des descripteurs locaux afin de caractériser un objet. Cela permet notamment de gérer les occultations partielles, les changements de fond et de pouvoir travailler avec une base d'apprentissage réduite. Or, dans des contextes perturbés et notamment bruités, les performances de ces descripteurs locaux restent faibles par rapport aux descripteurs globaux (qui travaillent sur l'image entière) comme les moments de Zernike. L'application des descripteurs globaux sur des imagettes (découpage par blocs de l'image) doit alors permettre de conserver à la fois les avantages des méthodes globales et locales. L'objectif de cet artcile est de comparer cette technique aux approches locale et globale classiques. Les performances obtenues pour différentes tailles de la base d'apprentissage et lors de l'application de différentes perturbations sur l'image sont également présentées. La méthode proposée réalise un bon compromis entre les deux approches en terme de simplicité de calcul et performance de classification.
Type de document :
Communication dans un congrès
GRETSI, Groupe d'Etudes du Traitement du Signal et des Images, 2009, Dijon, France. 2009
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Contributeur : Yannick Benezeth <>
Soumis le : vendredi 10 décembre 2010 - 14:47:09
Dernière modification le : mercredi 29 novembre 2017 - 10:19:58

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  • HAL Id : inria-00545533, version 1

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Citation

Yannick Benezeth, Bruno Emile, Hélène Laurent, Adel Hafiane. Reconnaissance par blocs: une alternative aux descripteurs locaux. GRETSI, Groupe d'Etudes du Traitement du Signal et des Images, 2009, Dijon, France. 2009. 〈inria-00545533〉

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