Cedric Lemaitre

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Sujet : indexation de base multimédia et recherche de contenu multime-
dia dans de large base de donnée multmédia

Dans le cadre du post-doc, nous nous sommes concentré sur la partie construction du vocabulaire visuel
et définition de concepts visuels. Les différents problèmes qui seront abordés concerneront :
– l’étude des performances de différents détecteurs/descripteurs basés sur la couleur, la forme et la texture
pour la construction d’un vocabulaire visuel,
– la combinaison de plusieurs vocabulaires issus de descripteurs différents,
– l’apprentissage d’un concept visuel à partir d’une requête textuelle et d’un moteur de recherche externe
à la collection étudiée,
– la réduction de dimension et la sélection des mots visuels pertinents pour un concept donné.
Ces études ont été menées à partir de la collection issue de la compétition internationale ImageCLEFwiki et
permis la publication des résultats dans une conférence nationale, un workshop international et une conférence
internationale.

Sujet de thèse :
Défintion et étude d’un détecteur de régions curvilinéaires. Application à la stéréoscopie et à la détection
d’objets filaires.

Mots clés : Régions curvilinéaires, Mise en correspondance, Segmentation, Estimation d’homographies,Détecteurs, Descripteurs.

Directeur de thèse : Johel Mitéran

Résumé :
Les travaux présentés dans mon manuscrit de thèse s’inscrivent dans le contexte de la mise en correspondance. En effet nous montrons l’intérêt de régions spécifiques, les régions curvilinéaires, dans le cadre
des applications de mise en correspondances. L’objectif était de montrer que les régions curvilinéaires, pourtant largement répandus dans les images naturelles et mal décrites par les détecteurs de points ou régions intérêt existants (SIFT, Harris-affine, Hessien-Affine, IBR, EBR, MSER), peuvent augmenter le nombre de
correspondances correctes, donc les performances, dans les applications de mise en correspondance.
Dans cette optique, nous avons développé un détecteur spécifique aux régions curvilinéaires. De plus afin de réaliser la mise en correspondance des régions, un descripteur spécifique aux régions curvilinéaires a été développé.
L’évaluation du descripteur a été réalisée en deux temps. Dans un premier temps, nous avons étudié et comparé les performances de segmentation du détecteur de régions curvilinéaires, notamment dans le contexte de la segmentation des veines de la rétine. Nous avons comparé notre détecteur à 6 autres méthodes
existances sur une base pour laquelle nous disposions de "la vérité de terrain". Bien qu’il ne soit pas défini spécifiquement pour ce type d’application, le détecteur de région curvilinaire donne des résultats plus que correct avec un score de précision supérieur à 92%. Dans un second temps, les performances du détecteur (associés à son descripteur spécifique développé dans le cadre de notre collaboration internationale avec le CMP4 à Prague) en termes de mise en correspondance ont été évaluées. Cette étude a été menée en utilisant la méthode de K. Mikolajczyk, cette méthodologie permet d’obtenir à la fois les performances globales du détecteur mais ausssi de le comparer avec des détecteurs dit " standards ". Les réultats obtenus sur des bases riches en régions curvilinaires, montrent que le détecteurs de régions curvilinéaires obtient un pourcentage de correspondances correctes beaucoup plus important que les détecteurs standards.
Les applications présentées au sein de ce manuscrit sont, elles aussi, de deux types. Dans un premier temps, nous présentons deux applications de segmentation qui sont : la détection de cordon de colle sur les culasses de moteur avant assemblage ainsi que la détection de l’aorte dans des coupes sagittales effectuées à l’aide d’imageur IRM. Le second type d’application est les applications de mise en correspondances. Dans ce champ d’application, nous avons proposés l’estimation automatique d’homographie.