traitement d`image

RECONNAISSANCE DE
FORMES
IAR-6002
Introduction
 Présentation
du plan de cours
– Références
 Applications
de la reconnaissance de formes
 Étapes du processus de reconnaissance
 Sources d’informations
Applications de la reconnaissance de
formes
 La
reconnaissance de formes consiste à détecter
ou à classifier des objets
 Applications possibles:
– Analyse automatique des images médicales
obtenues de microscopes, de digitaliseurs,
d’appareils à résonnance magnétique, d’appareils
à rayons X, d’appareils de médecine nucléaire,
de caméras conventionnelles, etc.
Applications de la reconnaissance de
formes
 Applications
possibles:
– Inspection automatique de pièces sur une ligne
d’assemblage
– Assemblage automatique de pièces
– Reconnaissance de la parole par ordinateur
– Reconnaissance de texte par ordinateur
– Classement automatique de bois, acier, fruits,
etc.
– Classification de signaux séismiques
Applications de la reconnaissance de
formes
 Applications
possibles:
– Identification des personnes à partir des empreintes digitales, de la forme des mains, des empreintes rétiniennes, de la voix, etc.
– Analyse automatique d’images satellitaires pour
le monitoring des cultures, des forêts, des changements climatiques, des réserves d’eau, des
icebergs, des catastrophes naturelles (fuite de
pétrole, volcan, ouragan), etc.
Applications de la reconnaissance de
formes
 Applications
possibles:
– Classification des électrocardiogrammes selon
les catégories de maladies cardiaques
Étapes du processus de reconnaissance
de formes
Étapes du processus de reconnaissance
de formes
 La
segmentation des images permet d’isoler
chacun des objets présents dans une image
 La phase d’extraction des caractéristiques consiste à calculer un ensemble de mesures permettant de représenter chaque objet de façon unique
 La classification permet d’associer une classe
quelconque à chaque objet traité
Étapes du processus de reconnaissance
de formes
Étapes du processus de reconnaissance
de formes (méthodes statistiques)
Étapes du processus de reconnaissance
de formes (Conception d’un système)
 Choix
d’un algorithme de segmentation appro-
prié
 Choix des caractéristiques permettant la meilleur
discrimination des objets
 Choix de l’algorithme de classification
 Entraînement du classificateur
 Évaluation des performances
Étapes du processus de reconnaissance
de formes plus détaillées
Étapes du processus de reconnaissance
de formes plus détaillées
 Traitement
de bas-niveau
– amélioration de la perception des images (lissage
d’images)
 Traitement
de niveau-intermédiaire
– segmentation des images
 Traitement
de haut-niveau
– classification des objets
Étapes du processus de reconnaissance
de formes (méthodes structurelles)
Étapes du processus de reconnaissance
de formes (méthodes structurelles)
Sources d’informations (Revues)
 IEEE Transactions
on Pattern Analysis and
Machine Intelligence (PAMI)
 Pattern Recognition
 IEEE Transactions on Computers
 IEEE Transactions on Information Theory
 IEEE Transactions on Systems, Man, and
Cybernetics
 Proceedings of the IEEE
Sources d’informations (Revues)
 Applied
Optics
 Computer Vision, Graphics, and Image
Processing
 IEEE Computer Graphics and Applications
 IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and
Signal Processing
 IEEE Transactions on Image Processing
 IEEE Transactions on Medical Imaging
Sources d’informations (Revues)
 International
Journal of Remote Sensing
 Journal of the Optical Society of America
 Optical Engineering
 Photogrammetric Engineering and Remote
Sensing
 IEEE Transactions on Geoscience and Remote
Sensing
Sources d’informations (Monographies)
 Introduction
to Statistical Pattern Recognition,
Keinosuke Fukunaga, Academic Press, 1990, ISBN
0-12-2698517
 Pattern Classification: A Unified View of Statistical and neural Approaches, Jürgen Schürmann,
John Wiley, 1996, ISBN 0-471-13534-8
 Neural Network Fundamentals with Graphs,
Algorithms, and Applications, N. K. Bose et P.
Liang, McGraw-Hill, 1996, ISBN 0-07-006618-3
Sources d’informations (Monographies)
 Structural
Pattern Recognition, T. Pavlidis,
Springer-Verlag, 1977, ISBN 0-387-08463-0
 Handbook of Pattern Recognition and Image
Processing, K. S. Fu et al., Academic Press, 1986,
ISBN 0-12-774560-2
 Handbook of Pattern Recognition and Computer
Vision, C. H. Chen et al., World Scientific, 1993,
ISBN 981-02-1136-8