image processing and understanding applications
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Mokhtar TAFFAR Computer Sc. Department
University of Jijel
Cours Master 2 -IA, oct.-21, Dpt Informatique, Univ. Jijel
Plutôt de l’Analyse (Vision) que de la Synthèse !
• Analyse d’image Permettre à un système (visuel) de comprendre automatiquement ce que contient une image (détecter, localiser, reconnaître et/ou identifier les contenus –objets visuels, existant dans la scène de l’image). Ex., médecine, suivi de cible militaire, …
• Synthèse d’image C’est construire une image à partir d’un ensemble d’objets (présents dans d’autres images ou intégrer virtuellement). Ex., jeux vidéo, match télévisé, …
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Analyse
- 2 femmes (1 assise et 1 debout) - 1 enfant - 1 arbre - 1 maison - Décision : maison + Jardin
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Principe : à partir d’une scène, simple ou encombrée du monde, capturée en image 2D, une information utile est automatiquement extraite et analysée.
Il s’agit de développer des bases théoriques et algorithmiques ou encore construire des modèles
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Image Analysis, en anglais
Analyse de Formes (Pattern Analysis)
Analyse de Scènes (Scene Analysis)
Vision par Ordinateur (Computer Vision)
Machine Intelligente (–par Vision)
Comprehension d’Image (Image Understanding)
Reconnaissance de Forme (Pattern Recognition)
Détection, Segmentation et Reconnaissance d’Objets
Reconnaissance = Classification 4 Univ. Jijel, Dpt Informatique, Cours Master 2 -IA, oct.-21
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Soucieuse de concevoir des systèmes intelligents et d'étudier les aspects informatique de l'intelligence
Domaine dans lequel on analyse des scènes par le calcul de représentation symbolique du contenu des images/vidéo après que celles-ci ont été prétraitées pour obtenir les caractéristiques
Vision par ordinateur est un sous-domaine de l’IA : donc la matière à traiter, c’est spécialement : Image & Vidéo
De nombreuses techniques de l’IA joue un rôle important dans plusieurs aspects de la vision par ordinateur
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Au début : 2 disciplines Traitement d’Images (Image Processing)
Reconnaissance de Forme (Pattern Recognition)
Plus tard (depuis les années 90) : diverses disciplines (Pré-)Traitement d’image (Opérateurs de bases : binarisation,
morphologie, …)
Analyse d’images, mission de vision et de reconnaissance des objets (algorithmes : détection, classification, segmentation,…)
Synthèse d’image et réalité virtuelle ou augmentée
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Amélioration de l’image (Image Enhancement)
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Restoration d’image (Image Restoration)
Ex., correction des images hors focal. Mokhtar TAFFAR
A une très longue histoire (travaux de recherche dans ce domaine ont commencé dans les années 60).
S’intéresse à la reconnaissance des 0bjets 2D par classification de leurs formes, spécialement sur les images 2D(plus tard 2.5D et 3D)
Plusieurs approches classiques fonctionnent seulement sous des vues très contraignantes (non convenable pour les objets 3D)
D’intense recherches ont conduit, de nos jours, à la vision par ordinateur
Plusieurs principes de reconnaissance de formes sont utilisés en vision par ordinateur
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La vision par ordinateur appliquée à d’autres domaines : ex. la robotique :
Navigation de robots autonomes
Inspection et assemblage en industrie, …
Reconnaissance et
détection de visages
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Il s’agit d’un mappage de un-à-plusieurs :
Dans la transformation d’un monde 3D à une image 2D, une grande quantité d’information est perdue : ce mappage a une solution non-unique
Sous différentes conditions de point de vue et d'éclairage, une même surface, avec des propriétés géométriques et matérielles, pourrait conduire à des images (interprétations) distinctes
De même, un mappage de plusieurs-à-un : sous différentes conditions, une variété de scènes, pourraient conduire à des images (interprétations) identiques
Il y a un calcul intensif à satisfaire
Souvent une mal compréhension du problème de la reconnaissance
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Traitement de bas niveau Procédures standard sont appliquées pour améliorer la qualité de l'image
Procédures ne nécessitant aucune capacité intelligente
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Traitement de niveau intermédiaire Extraire et caractériser les composants dans l'image
Certaines fonctionnalités intelligentes sont nécessaires
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Traitement de Haut-niveau Interprétation et reconnaissance.
Procédures nécessitant des capacités intelligentes élevées.
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Compréhension du problème puis Interprétation de scènes une tâche facile pour les humains, même les scènes les plus brouillées et complexes.
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Comment est-on capable de discerner la réalité et une image de la réalité ? Quels indices sont présents dans l'image ? Quelles connaissances utilisons-nous pour traiter cette image ?
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C’est quoi cet objet ? Est-ce que la couleur joue un rôle dans la reconnaissance ? Serait-ce plus facile à reconnaître à partir d'un point de vue différent ?
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La caractéristique texture de l’image peut facilement et volontairement nous aider à reconnaître les objets.
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La forme véhicule-t-elle une connaissance sur la nature de l’objet ?
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L’assemblage de quelques caractéristiques est-il porteur d’information?
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Inspection industrielle / Contrôle qualité
Surveillance et sécurité
Biométrie : Reconnaissance faciale (Face recognition), …
Reconnaissance des gestes humains (Gesture recognition)
Analyse des images médicales (scanner, tumeur, virus, …)
Compréhension de la vidéo (Video Understanding)
Véhicules autonomes (Autonomous vehicles)
Applications : du spatiale (image solaire) à la cellule (génome)
et virus
Réalité virtuelle ou augmentée et
…. Bien plus encore ….
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Reconnaissance: plaques minéralogique et plaques de signalisation
routière,…
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Un domaine de l’OCR (Optical Character Recognition)
Reconnaitre : les lettres : consonnes ou voyelles, mots, phrases, …
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Minuties
Triangulation de Delaunay
Matching
Caractéristiques utilisées
en empreinte digitale
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Vue de référence 1 Vue de référence 2
Nouvelle vue reconnue
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Recherche des images par le contenu Forme (Shape content)
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Indexation et recherche par la Couleur et Texture (motif)
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Ministère de la défense (Armée de terre, de l’air, Forces Navales)
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L’interprétation des photographies aériennes est un problème rencontré à la fois en : Vision par ordinateur et photogrammétrie
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Sous-marin, spatial, robot de désamorçage, véhicule,…
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Géomorphologie et analyse de la forme des particules sédimentaires
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Contrôle des Activités Aéroportuaires (ex., Projet AVITRACK) Description (vandalisme) de Scènes (ex., Métro), usage multi-caméra, Projet
ADVISOR Détection de comportement anormal ou d’évènement rare
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Détecteur Viola Jones (présent
dans la plupart des Caméra)
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Bases de données visages
Reconnaissance de visages
dans la foule
Scanner le visage plutôt que
le billet Un problème éthique !
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Interfaces Homme-Machine intelligentes Reconnaissance du Langage des Signes
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Reconnaissance multiple d’actions simultanées en vidéo – courir puis en marchant
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Cancer de la peau Cancer du sein
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Détection et suivi des
Astéroïdes
Perseverance : le rover de la
Nasa débarque sur Mars
Envoie d’une sonde au plus
proche du soleil
Images de la Nasa
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47 Univ. Jijel, Dpt Informatique, Cours Master 2 -IA, oct.-21
Réalité augmentée, réalité virtuelle, réalité augmentée sur Smartphone, …
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