Segmentation de catégories d'objets par combinaison d'un modèle d'apparence et d'un champ de Markov

Diane Larlus 1 Frédéric Jurie 2
1 LEAR - Learning and recognition in vision
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
2 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : Nous nous intéressons ici à la segmentation d'images, et plus particulièrement à la segmentation de catégories d'objets. Si les modèles d'apparence par sac-demots donnent à ce jour les meilleures performances en termes de reconnaissance d'objets, ils ne permettent pas de segmenter précisément les frontières des objets. Parallèlement, les modèles utilisant des champs de Markov (MRF) utilisés pour la segmentation d'images se basent essentiellement sur les frontières et permettent une régularisation spatiale, mais utilisent difficilement des contraintes globales liées aux objets, ce qui est indispensable lorsqu'on travaille avec des catégories d'objets dont l'apparence peut varier significativement d'une instance à l'autre. La principale contribution de cet article est la combinaison de ces deux approches. Notre approche comporte un mécanisme de détection d'objets par sac-de-mots qui produit une segmentation grossière des images, et simultanément, un second mécanisme, utilisant un MRF, produit des segmentations précises. Notre approche est validée sur plusieurs bases publiques de référence, contenant différentes classes d'objets en présence de fonds encombrés et présentant de larges changements de points de vue.
Type de document :
Article dans une revue
Revue I3 - Information Interaction Intelligence, Cépaduès, 2008, 8 (2), <https://www.irit.fr/journal-i3/index_fr.php>
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/inria-00548667
Contributeur : Thoth Team <>
Soumis le : lundi 20 décembre 2010 - 10:25:16
Dernière modification le : vendredi 13 janvier 2017 - 01:04:34

Identifiants

  • HAL Id : inria-00548667, version 1

Collections

Citation

Diane Larlus, Frédéric Jurie. Segmentation de catégories d'objets par combinaison d'un modèle d'apparence et d'un champ de Markov. Revue I3 - Information Interaction Intelligence, Cépaduès, 2008, 8 (2), <https://www.irit.fr/journal-i3/index_fr.php>. <inria-00548667>

Partager

Métriques

Consultations de la notice

259