Direction de recherche : Matthieu CORD Co-encadrement : HÉNAFF Gilles, THOME Nicolas
Détection et reconnaissance de cibles en imagerie optronique
La classification des images revêt un intérêt majeur dans de nombreuses tâches de reconnaissance visuelle, en particulier pour la reconnaissance de véhicules au sol via les systèmes aéroportés, où les images traitées sont de faible résolution du fait de la large distance entre le porteur et la scène observée. Durant l'apprentissage, des données complémentaires peuvent être disponibles, qu'il s'agisse de connaissances sur les conditions de prise de vue ou de la version haute-résolution des images. Dans nos travaux, on s'intéresse au problème de la reconnaissance d'images faiblement résolues en prenant en compte des informations complémentaires pendant l'apprentissage. On montre d'abord l'intérêt des réseaux convolutionnels profonds pour la reconnaissance d'images faiblement résolues, en proposant notamment une architecture apprise sur les données. D'autre part, on s'appuie sur le cadre de l'apprentissage avec information privilégiée pour bénéficier des données d'entraînement complémentaires, ici les versions haute-résolution des images. Nous proposons deux méthodes d'intégration de l'information privilégiée dans l'apprentissage des réseaux de neurones. Notre premier modèle s'appuie sur ces données complémentaires pour calculer un niveau de difficulté absolue, attribuant un poids important aux images les plus facilement reconnaissables. Notre deuxième modèle introduit une contrainte de similitude entre les modèles appris sur chaque type de données. On valide expérimentalement nos deux modèles dans plusieurs cas d'application, notamment dans un contexte orienté grain-fin et sur une base de données contenant du bruit d'annotation.
Soutenance : 02/12/2016 - 14h30 - Campus de Jussieu, en amphi 34A Membres du jury : M. François Brémond, INRIA Sophia Antipolis, Rapporteur
M. Patrick Pérez, Technicolor, Rapporteur
Mme Catherine Achard, Université Pierre et Marie Curie
M. Stéphane Canu, INSA Rouen
M. Matthieu Cord, Université Pierre et Marie Curie
M. Gilles Hénaff, Thales Optronique S.A.S.
M. Nicolas Thome, Université Pierre et Marie Curie
