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MANOLOVA Agata

Catégorisation par mesures de dissimilitude et caractérisation d'images en multi échelle

 

Directeur de thèse :     Anne GUERIN-DUGUE

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Université de Grenoble

Établissement d'origine : UJF

Financement(s) : bourse attribuée par un gouvernement étranger

 

Date d'entrée en thèse : 01/01/2006

Date de soutenance : 11/10/2011

 

Composition du jury :
Monsieur Jocelyn CHANUSSOT,Président
Monsieur Michel VERLEYSEN,Rapporteur
Monsieur Alain RAKOTOMAMONJY,Rapporteur
Monsieur Patrick LAMBERT,Examinateur
Monsieur Gilles CELEUX,Examinateur
Monsieur Roumen K. KOUNTCHEV,Co-directeur de thèse
Madame Anne GUERIN-DUGUE,Co-directeur de thèse

 

Résumé : Dans cette thèse, on introduit la métrique Coefficient de forme» pour la classement des données de dissimilitudes. Cette approche est inspirée par l'analyse discriminante géométrique et on a défini des règles de décision pour imiter le comportement du classifieur linéaire et quadratique. Le nombre de paramètres est limité (deux par classe). On a également étendu et amélioré cette démarche avantageuse et rapide pour apprendre uniquement à partir des représentations de dissimilitudes en utilisant l'efficacité du classificateur des Machines à Vecteurs de Support. Comme contexte applicatif pour la classification par dissimilitudes, on utilise la recherche d'images à l'aide d'une représentation des images en multi échelle en utilisant la « Pyramide Réduite Différentielle ». Une application pour la description de visages est développée. Des résultats de classification à partir du coefficient de forme et utilisant une version adaptée des Machines à Vecteurs de Support, sur des bases de données issues des applications du monde réel sont présentés et comparés avec d'autres méthodes de classement basées sur des dissimilitudes. Il en ressort une forte robustesse de la méthode proposée avec des perfommances supérieures ou égales aux algorithmes de l'état de l'art.


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