Séminaire Donnees et APprentissage ArtificielRSS

Seuil adaptatif pour l'indexation d'images selon la composition picturale et synthèse par l'exemple de distributions de motifs


30/04/2009
Intervenant(s) : Thomas Hurtut
Partie 1: Le premier aspect du contenu pictural d'une image auquel nous nous sommes intéressés concerne l'organisation spatiale globale des couleurs. Nous modélisons le problème de la comparaison entre deux organisations spatiales des couleurs par un problème de transport optimal appliqué à des imagettes. Dans le cadre de la recherche d'images dans une base, nous proposons un seuil adaptatif sur cette distance de transport fondé sur une approche statistique "a contrario". Ce seuil adaptatif permet de distinguer les images similaires à une requête des images différentes dans une base donnée.
Partie 2: La synthèse de textures par l'exemple offre un moyen intuitif de création d'images. Dans le cadre de textures vectorielles artistique, le difficulté majeure est d'arriver à capturer dans un exemple limité ce qui peut être assimilé au style utilisé par l'utilisateur. Nous proposons une méthode capable d'apprendre sur un exemple et reproduire une variété de styles de distributions spatiales de motifs en tenant compte de l'apparence des motifs. L'approche développée classe premièrement les motifs en catégories d'apparences. Ces catégories sont réutilisées ensuite dans un processus ponctuel marqué. Les paramètres de ce processus sont appris sur l'exemple. La resynthèse de distributions spatiales est finalement obtenue par réalisation de ce modèle.
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