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Reconnaissance d’objets en imagerie aérienne

Le traitement d’images représentant des scènes naturelles introduit un volume très important d’information et exige une élaboration substantielle à tous les niveaux : Pré-traitement, Segmentation,
Reconnaissance et Interprétation. La prise en compte de toutes ces phases influe indéniablement sur la qualité des tâches de traitement et sur le temps d’exécution. Or, la qualité et le temps sont souvent les seuls critères retenus par les applications, notamment en temps réel. Un système de vision doit être doté d’une représentation interne permettant de surmonter ces difficultés. Dans ce papier, nous penchons sur le problème de reconnaissance d’objets dans les images aériennes. Une des difficultés rencontrées est la variabilité d’apparence d’objets due à plusieurs facteurs externes et internes (par exemple : illumination, orientation, pose, ...). En effet, devant des données impropres à l’origine, la reconnaissance ne peut être accomplie par des algorithmes standard d’appariement direct. Pour palier ce problème, nous considérons selon une architecture présentée dans cet article la reconnaissance comme une démarche graduelle : l’objet est représenté sur une échelle de catégories, et la tâche des algorithmes de reconnaissance se concentre alors sur la détermination de la catégorie la plus détaillée selon des informations extraites de l’image. Il n’est plus nécessaire de passer par plusieurs phases intermédiaires avant de démarrer le processus de reconnaissance. Sur ce principe, nous proposons un modèle pour la représentation interne d’un système de vision qui tente de généraliser la reconnaissance d’objets en tenant compte de la catégorisation.


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