Séminaire Donnees et APprentissage ArtificielRSS

Classification, recherche, et segmentation d'images à l'aide de fenêtres et d'ensembles d'arbres aléatoires


14/05/2008
Intervenant(s) : Raphael MAREE (l'Universite de Liege, Belgique)
L'expose presentera un cadre general base sur l'apprentissage automatique pour la realisation de taches en vision par ordinateur: la classification automatique d'images, la recherche par le contenu visuel, et la segmentation semantique. L'approche combine l'extraction aleatoire de fenetres decrites par leurs pixels et l'utilisation d'ensembles d'arbres aleatoires. Les algorithmes de construction des arbres et d'aggregation de leurs predictions different selon la tache. Pour la recherche d'images, des arbres totalement aleatoires sont utilises pour indexer les fenetres et definir une mesure de similarite entre images. Pour la classification, des arbres extremement aleatoires sont construits pour predire directement la classe des fenetres et subsequemment des images, ou pour creer une representation par "sac-de-mots" des images. Enfin, pour la segmentation semantique, une extension des arbres `a sorties multiples est proposee. Elle permet de predire simultanement la classe de tous les pixels des fenetres et par combinaison de realiser l'annotation complete des images. On passera en revue des resultats recents obtenus par cette approche sur de nombreux problemes comportant des images generees artificiellement ou acquises en conditions reelles.
Javier.Diaz (at) nulllip6.fr
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