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De la combinaison/compétition de classifieurs vers la sélection dynamique d'opérateurs de traitement d'image

L'évolution des technologies a permis le développement du multimédia et des grandes bases de données hétérogènes (textes, images, sons, vidéo, ...). Cependant cette évolution a amplifié le besoin de solutions de traitement automatique. Bien que de nombreuses années de recherche aient abouti au développement d'opérateurs de plus en plus performants, leur interopérabilité et parfois même leurs réglages restent à la charge des experts. Cette limite nuit au développement de systèmes pluri-média spécialisés et grand public. Ce travail de recherche se partage en trois parties principales. Gérer de façon automatique une chaîne de traitement d'images allant du prétraitement à la décision, impose de construire un système rétro‐bouclé. Chaque étage nécessite la conception d'informations liées à la qualité ou la précision de l'action effectuée mais aussi d'informations indiquant la pertinence de cette action selon l'objectif visé. Cette première partie s'appuie sur la Théorie de l'Evidence. Une phase intermédiaire de validation sera mise en oeuvre autour des classes d'opérateurs de calcul d'attributs et de classification. Les variabilités intrinsèques aux documents patrimoniaux et par extension aux bases multimédia introduisent la difficulté du choix d'une séquence unique d'opérateurs. Afin de décider dynamiquement de la meilleure chaîne pour le document d'entrée permettant d'atteindre l'objectif visé, le système doit pouvoir mettre en concurrence/compétition les différents opérateurs dans une même classe. Cette deuxième partie exploite les critères de précision/pertinence établis précédemment. Une validation intermédiaire sur la gestion des attributs de caractérisation des primitives graphiques et des classifieurs hiérarchiques sera utilisée. La classification se basant sur un ensemble de données, les attributs, il faut également que la chaîne de traitement manipule des opérateurs comme des analyses de texture ou de forme. Mais pour les intégrer, nous avons besoin d'en connaître la précision par l'utilité et la conservation de l'information. Ce sera la troisième grande étape, au travers de l'étude d'attributs de descripteurs de formes. Le déroulement de ce travail de thèse permettra de développer ces différents points dans le cadre d'une chaîne de traitement complète. Le cadre de travail permettra d'intégrer ces développements dans une application dédiée à l'analyse et la valorisation de documents patrimoniaux. Des éléments intermédiaires de validation seront développés pour quantifier la qualité et la stabilité des solutions proposées. Ce travail de thèse s'inscrit dans la suite de celui de D. Arrivault entre le laboratoire XLIMSIC et la société RC‐Soft, il rentre également dans le cadre des travaux dont le résultat est exploité au sein du programme des Environnements Documentaires Interactifs auxquels ont participé les deux entités.

Rameau (langage normalisé) :
• Traitement d'images -- Techniques numériques
  
• Vision par ordinateur
  
• Apprentissage automatique
  
• Reconnaissance des formes (informatique)