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Décomposition des manuscrits anciens en traits Construction des codes book basée sur la coloration de graphes Hani DAHER – LIRIS Veronique EGLIN-LIRIS.

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1 Décomposition des manuscrits anciens en traits Construction des codes book basée sur la coloration de graphes Hani DAHER – LIRIS Veronique EGLIN-LIRIS Nicole VINCENT-LIPADE Stephane Bres-LIRIS Djamel GACEB-LIRIS

2 Contexte Caractérisation: Squelettisation Extraction et Sélection des Descripteurs Classification en tables de similarités « codebooks » Résultats et application Conclusion 2

3 Projet Graphem: « Graphem based Retrieval and Analysis for PaleograpHic Expertise of Middle Age manuscripts ». Projet pluridisciplinaire: IRHT, École des Chartes, LIFO Orléans, LIPADE Paris V, LIRIS Objectifs: Faire progresser la compréhension de lévolution des formes de lécriture pour la Paléographie Créer des méthodes efficaces daccès au contenu des manuscrits (Word- Spotting, Word-Retrievial). 3 contexte

4 4 Contexte ème siècle Epoque Carolingienne Epoque Gothique 13 ème siècle 15 ème siècle Renaissance Epoque Mérovingienne

5 5 Contexte Vieillissement de lencre et papier Vieillissement de lencre et papier Enchevêtrement des lignes Enchevêtrement des lignes Ecriture à la marge et/ou entre les lignes Ecriture à la marge et/ou entre les lignes

6 6 Contexte De gauche à droite Le premier trait est situé à gauche et puis les autre traits le suivent Recherche de lordre des traits à partir de la densité de lencre Détermination des poser et lever de calames: Au début du trait la densité d'encre est importante au cours du tracé la densité devient moins importante à la fin du trait la densité d'encre la plus élevée

7 Contexte 1.Traits noires: Entre -135° et 60° Obéissent à la règle générale 2.Traits pointillés Frontière entre les traits obéissent et non obéissent à la règle. 3.Traits rouges (Région hachuré): Traits qui nobéissent pas à la règle générale Possibilité de déterminer la direction des traits. difficulté de connaître la position de la plume au cours de la formation du tracé. possibilité de connaître la position du bout de la plume sur le support

8 Aide des paléographes au: Classement des manuscrits en familles de style. Reconnaissance des manuscrits Développement des méthodes de recherche doccurrence de mots « word spotting » Notre contribution: Décomposition des manuscrits en traits Sélection des descripteurs compréhensibles pour les deux domaines informatiques et paléographiques. Constructions des tables de similarités « code-book » à partir des traits Calcul de la Similarité entre les code-books pour la classification Utilisation des code-books pour la recherche des occurrences des mots dans les manuscrits 8 Contexte

9 Caractérisation: Squelettisation Extraction et Sélection des Descripteurs Classification en tables de similarités « codebooks » Résultats et application Conclusion 9

10 10 Caractérisation: Squelettisation (b ) Méthode: Sappliquer directement sur limage en niveaux de gris Offrir une robustesse aux dégradations On a aussi constaté : Des ressemblances morphologiques entre vaisseaux sanguins et traits manuscrits (a)

11 11 Etape 3: Extraction de laxe médian (Xu). 1.Rayon: carte des distances. 2.Diffusion: meilleure représentation des traits Etape 3: Extraction de laxe médian (Xu). 1.Rayon: carte des distances. 2.Diffusion: meilleure représentation des traits Fusion de diffusion et T.D Caractérisation: Squelettisation Image Etape 1: Mise en évidence du tracé Lissage Etape 1: Mise en évidence du tracé Lissage Etape 2: Carte de distance Diffusion Etape 2: Carte de distance Diffusion

12 12 Caractérisation: Squelettisation Application de la méthode de (Frangi,1998): Directement sur limage en niveau de gris I(x) pour mettre en évidence le tracé par rapport au fond. La nouvelle image subit un lissage gaussien pour enlever les discontinuités, trous, bruits et déformations.

13 Application de la transformé en distance sur F pour: Déterminer automatiquement le rayon « distance par rapport au point contour le plus proche) de chaque point du tracé. Bonne adaptation au changement dépaisseur des traits. Squelettisation par régularisation du gradient et diffusion ( LeBourgeois,2007) 13 Caractérisation: Squelettisation

14 Principe de suivi du tracé. 14 Caractérisation: Squelettisation Détection automatique des points de départ. Points rouges au début de chaque trait. Ces points représentent le départ pour les suivi des traits.

15 Extraction de l'axe médian par : a) Notre méthode, b) La méthode de (Zhang et Suen, 1984) ( Amincissement morphologique) Rapide et simple. adopté pour générer une topologie suffisamment complexe, Inconvénients: Binarisation indispensable, peu robuste aux dégradations des traits, problèmes dartéfacts (branches parasites), ne peut pas suivre le trait jusquaux extrémités. 15 Notre méthode Zhang Caractérisation: Squelettisation

16 Les trois points particuliers de découpage: 16 Caractérisation: Décomposition des manuscrits en graphèmes Minimum local dans lépaisseur du segment Croisement de segments « Voie sans issue »

17 17 Caractérisation: Décomposition des manuscrits en graphèmes

18 18 Caractérisation: Décomposition des manuscrits en graphèmes

19 Contexte Caractérisation: Squelettisation Extraction et Sélection des Descripteurs Classification en tables de similarités « codebooks » Résultats et application Conclusion 19

20 20 Extraction et Sélection des Descripteurs DescripteursIntérêt Hauteur Connaitre les style décriture et la plume utilisée Largeur Inclinaison Connaitre linclinaison du graphème et la formation du trait Excentricité Connaitre La forme du graphème Densité globale (Surface) Connaitre La place que le graphème occupe dans le manuscrit Périmètre la longueur de la ligne qui délimite le contour dun objet. Rapport: longueur/largeur rapport entre la mesure de longueur du graphème et la mesure de hauteur, Compacité : périmètre / Surface invariable par rapport à la taille de lobjet. Il est minimum dans le cas dun disque

21 21 Extraction et Sélection des Descripteurs DescripteursIntérêt Les 9 densités Division de limage en 9 Régions, et calcul de la surface pour chacune deux Les 8 orientations Les 8 orientation préférentielles calculées à partir du gradient. 25 Moments de Zernike Invariants à la rotation et à léchelle, après normalisation du graphème binaire par le moment du premier ordre (surface du graphème)

22 22 Par coloration de graphes(Gaceb et Eglin,2008) appliquée aux graphèmes caractérisés 3 Couleurs = 3 classes de graphèmes Image de manuscrit a) Découpage en graphèmes b) Modélisation en graphe (graphème = sommet) c) Coloration de graphe d) Construction de code book Descripteurs Sélectionnés Seuil Descripteurs Sélectionnés Seuil Extraction et Sélection des Descripteurs Descripteurs Sélectionnés Seuil Descripteurs Sélectionnés Seuil Application optimisation dun seuil de similarité

23 Reconnaissance du style des manuscrits à partir des code books: 23 Extraction et Sélection des Descripteurs

24 Contexte Caractérisation: Squelettisation Extraction et Sélection des Descripteurs Classification en tables de similarités « codebooks » Résultats et application Conclusion 24

25 10000 traits à partir de 20 pages de manuscrits du Moyen-âge (IRHT), 300 images à ce jour. 25 Résultats et application

26 Extrait: distances d entre les 12 pages Evaluation avec vérité de terrain sur une base de données de 300 manuscrits.(en cours images) La vérité terrain est établie par lexpertise des paléographes >>> 26 Page 7 Page 1 Page 2Page 10 Résultats et application d=0.127 d=0.206

27 Contexte Caractérisation: Squelettisation Extraction et Sélection des Descripteurs Classification en tables de similarités « codebooks » Résultats et application Conclusion 27

28 Nouvelle méthode de découpage de manuscrits en graphèmes. Construction dun code book robuste en utilisant la coloration de graphes. Création dun prototype expérimental à lusage des experts paléographes du projet GRAPHEM. Word spotting (en cours) 28

29 Merci de votre attention


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