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Modélisation multivariée de champs texturaux : application à la classification d'images.
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Schutz, Aurelien J. |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | Le travail presente dans cette these a pour objectif de proposer un algorithme de classification supervisee d'images texturees basee sur la modelisation multivariee de champs texturaux. Inspire des algorithmes de classification dits a « Sac de Mots Visuels » (SMV), nous proposons une extension originale au cas des descripteurs parametriques issus de la modelisation multivariee des coefficients des sous-bandes d'une decomposition en ondelettes. Differentes contributions majeures de cette these peuvent etre mises en avant. La premiere concerne l'introduction d'une loi a priori intrinseque a l'espace des descripteurs par la definition d'une loi gaussienne concentree. Cette derniere etant caracterisee par un barycentre ¯_ et une varianceσ2, nous proposons un algorithme d'estimation de ces deux quantites. Nous proposons notamment une application au cas des modeles multivaries SIRV ( Spherically Invariant Random Vector ), en separant le probleme complexe d'estimationdu barycentre comme la resolution de deux problemes d'estimation plus simples ( un sur la partie gaussienne et un surle multiplieur ). Afin de prendre en compte la diversite naturelle des images texturees ( contraste, orientation, . . . ), nousproposons une extension au cas des modeles de melanges permettant ainsi de construire le dictionnaire d'apprentissage.Enfin, nous validons cet algorithme de classification sur diverses bases de donnees d'images texturees et montrons de bonnes performances de classification vis-a-vis d'autres algorithmes de la litterature. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01396943/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
