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1 Reconnaissance de symboles à partir de schémas électriques Soutenance de Stage Master GI Maître de stage : Mlle Elise GABARRA Tuteur : M. Sébastien.

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2 1 Reconnaissance de symboles à partir de schémas électriques Soutenance de Stage Master GI Maître de stage : Mlle Elise GABARRA Tuteur : M. Sébastien ADAM Romain Raveaux ( Double cursus Master GI et Master GEII ) 07/2006

3 2 Le déroulement de la soutenance Présentation 1. Problématique : reconnaissance de symboles 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique et combinaison de classifieurs b. Approche structurelle, classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusions et perspectives

4 3 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Le déroulement de la soutenance Rétro conversion Problématique : reconnaissance de symboles Le traitement automatique du document Analyse de document graphique Structure générale des systèmes danalyse Bilan des savoir-faire et des verrous technologiques

5 4 Le déroulement de la soutenance Les différents points de vue des processus de reconnaissances Les systèmes de recherche dans une base de documents Les systèmes de détection/reconnaissance des symboles dans un document complet. Les systèmes de « simple » reconnaissance 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Rétro conversion Processus de RDF Modèles Inconnu Classe du symbole identifiée

6 5 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Le déroulement de la soutenance Rétro conversion Schéma électrique Le traitement automatique du document Analyse de document graphique Structure générale des systèmes danalyse Bilan des savoir-faire et des verrous technologiques

7 6 Le déroulement de la soutenance Contexte Industriel Développement de logiciel de schématique électrique (CAO/DAO) Projet européen EPEIRES (Évaluation des PErformances de l'Interprétation et de la REconnaissance de Symboles) 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Rétro conversion

8 7 Le déroulement de la soutenance Présentation 1. Problématique : reconnaissance de symboles 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique et combinaison de classifieurs b. Approche structurelle, classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusions et perspectives

9 8 Le déroulement de la soutenance Etat de lart de la reconnaissance de symboles Trois types dapproches Approches statistiques Approches structurelles Approches syntaxiques 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Bibliographie [RAM 05] « De lappariement de graphes symboliques à lappariement de graphes numériques : Application à la reconnaissance de symboles », Rashid Jalal Qureshi, Jean-Yves Ramel, Hubert Cardot. [FIL 92] Filipski A.J., Flandrena R., « Automated Conversion of Engineering Drawings to CAD form », Proc. IEEE, vol. 80, n°7, p , [Jean-Marc Ogier et Sébastien Adam 06] Chapitre 7 : « Documents graphiques : de la rétro conversion à la recherche dinformation » [DOR 95] DORI D., « Vector-Based Arc Segmentation in the Machine Drawing Understanding System Environment », IEEE PAMI, vol. 17, n°11, p , BELAID A., TOMBRE K. (1992) "Analyse de documents : de l'image à la sémantique", Actes de CNED'92, Bigre No 80, pp

10 9 Le déroulement de la soutenance Approches statistiques Le Symbole image est projeté sous forme de vecteur de caractéristiques numériques. Limage est donc ramenée à un espace à N dimensions. 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Approche statistique

11 10 Le déroulement de la soutenance Approches statistiques Exemple de caractéristiques : 1.Les moments invariants de Zernike 2.Les descripteurs de Fourier – Melin 3.Les moments de Legendre Signature Radon Pattern Recognition, Vol. 29, No. 4, pp , 1996, FEATURE EXTRACTION METHODS FOR CHARACTER RECOGNITION--A SURVEY 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Approche statistique

12 11 Le déroulement de la soutenance Approches structurelles Un symbole peut être décrit à partir des primitives le constituant (composantes connexes, occlusions, segments, arcs…) et des relations entre ces primitives (voisinage, connexions, parallélisme). Contextual System of Symbol Structural Recognition based on an Object-Process Methodology. Mathieu Delalandre and Eric Trupin and Jean-Marc Ogier and Jacques Labiche 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Approche structurelle

13 12 Le déroulement de la soutenance Approches syntaxiques Modélisation par un ensemble de règles. Phase de reconnaissance : - Vérification des grammaires de production 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Approche syntaxique MMC MEM CRF [CHA 01] Chang M.T. and Chen S.Y., « Deformed trademark retrieval based on 2D pseudo-hiddem Markov model », PR, vol. 34, p. 953–967, 2001.

14 13 Le déroulement de la soutenance Etude de solutions Il nexiste pas de solution générique Dépendance au contexte dacquisition de limage. Dépendance au type de symbole à traiter. Nombre de classes du problème. Lobjectif à atteindre. Confronter des approches bien différentes Obtenir des erreurs non corrélées. Comparatif 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Analyse

15 14 Le déroulement de la soutenance Présentation 1. Problématique : reconnaissance de symboles 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique et combinaison de classifieurs b. Approche structurelle, classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusions et perspectives

16 15 Le déroulement de la soutenance Approche statistique et combinaison de classifieurs Principe : Extraction de caractéristiques Classification Combinaison parallèle 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Approche statistique

17 16 Le déroulement de la soutenance Approche statistique et combinaison de classifieurs Extraction de caractéristiques : 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Approche statistique

18 17 Le déroulement de la soutenance Approche statistique et combinaison de classifieurs Classification de caractéristiques Classifieur 1 Plus Proche Voisin Classifieur : Classification basée sur les moments de Zernike dordre 6 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Approche statistique

19 18 Le déroulement de la soutenance Approche statistique et combinaison de classifieurs Classification de caractéristiques Deux cas de figures : Distance entre deux vecteurs : Distance euclidienne. Distance entre deux matrices : Chaque ligne représente un vecteur de caractéristiques dune composante connexe. 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Approche statistique

20 19 Le déroulement de la soutenance Approche statistique et combinaison de classifieurs Classification de caractéristiques Matrice M1 : Vecteur A1 [ ; ; ] Vecteur A2 [ ; ; ] Vecteur A3 [ ; ; ] Matrice M2 : Vecteur B1 [ ; ; ] 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Classification

21 20 Le déroulement de la soutenance Approche statistique et combinaison de classifieurs Matrice M1 : Vecteur A1 [ ; ; ] Vecteur A2 [ ; ; ] Vecteur A3 [ ; ; ] Matrice M2 : Vecteur B1 [ ; ; ] B1Dummy (fictif) A1D(A1,B1)|A1| A2D(A2,B1)|A2| A3D(A3,B1)|A3| Matrice de pondération B1Dummy (fictif) A101 0 A200 1 A310 0 Matrice dassignement 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Recherche opérationnelle Recherche de la matrice dassignement par la méthode hongroise. SCHÖNAUERS [SHO 03] Distances and expression measures,Sandrine Dudoit and Robert Gentleman, Bioconductor short course Summer 2002 D(M1,M2) = D(A3,B1) + D(A1) + D(A2)

22 21 Le déroulement de la soutenance Approche statistique et combinaison de classifieurs Combinaison parallèle 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Combinaison

23 22 Le déroulement de la soutenance Présentation 1. Problématique : reconnaissance de symboles 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique et combinaison de classifieurs b. Approche structurelle, classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusions et perspectives

24 23 Le déroulement de la soutenance Approche structurelle et classification de graphes Du symbole au graphe : - Construction à partir des éléments vectorisés. - Graphe de jonctions 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Représentation

25 24 Le déroulement de la soutenance Approche structurelle et classification de graphes Attributs nominaux : Etiquetage des nœuds : - Le degré du nœud Etiquetage des arêtes : - Lalignement entre deux points. - Le type de liaison : Arc ou Vecteur - La taille de liaison : Discrétisation en Grand ou Petit. Clustering 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Représentation v 1 J1 v 2 J3 v 3 J1 v 4 J1 v 5 J2 v 6 J3 v 7 J2 v 8 J1 u 1 2 vec_qqc_g u 2 3 vec_qqc_g u 2 6 vec_h_g u 4 5 vec_h_p u 5 6 vec_v_g u 6 7 vec_v_g u 7 8 vec_h_p

26 25 Le déroulement de la soutenance Approche structurelle et classification de graphes Le problème tourne en une classification de graphes. Comment comparer des graphes ? - Difficulté : établir une distance entre graphes. Description structurelle du symbole. 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Classification de graphes

27 26 Le déroulement de la soutenance Distance entre graphe 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Distance Notion de distance :

28 27 Le déroulement de la soutenance Distance entre graphe Distance dédition Représente la séquence d'édition visant à minimiser la somme des coûts des opérations élémentaires permettant de transformer un graphe en un autre. - Opération dinsertion - Opération de substitution - … Une complexité algorithmique exponentielle dans le pire des cas. Problème NP complet. Si les coûts des opérations élémentaires sont symétriques, il s'agit d'une métrique. Les coûts des opérations doivent être déterminés en fonction de l'application. Cette distance n'est pas normalisée 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Distance

29 28 Le déroulement de la soutenance Mesure de dissimilarité Pour pallier ce handicap, lexplosion combinatoire, nous optons pour une approximation : Graph Probing [D. P. Lopresti and G.T.. Wilfong, A fast technique for comparing graph representations with applications to performance evaluation ] 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Mesure Le Graph Probing s'applique aux graphes non orientés La structure d'arcs d'un noeud donné – Considérant a étiquettes d'arcs : – La structure d'arcs d'un noeud est un 2a-tuple d'entiers non négatifs – Le noeud a exactement xi arcs entrants étiquetés li, et yj noeuds sortant étiquetés lj Probe1 : Combien de noeuds étiquetés « J2 » sont présents dans le graphes ? Probe2 : Combien de noeuds disposant dune structure d'arcs donnée sont présents dans le graphe ?

30 29 Le déroulement de la soutenance Mesure de dissimilarité 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Dissimilarité entre objets Graph probing distance respecte les conditions 1,3 et 4 de la définition d'une métrique, mais pas la propriété 2. Graph probing peut être calculé en temps linéaire Relation entre graph probing et distance d'édition :

31 30 Le déroulement de la soutenance Mesure de dissimilarité G1 G2 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Graphes

32 31 Le déroulement de la soutenance Mesure de dissimilarité N G1G Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Probe 1 Probe1 =

33 32 Le déroulement de la soutenance Mesure de dissimilarité S G1G Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Probe 2 Probe2 =

34 33 Le déroulement de la soutenance Appariement de graphes : Corrélation Mesure de dissimilarité : Graph Probing Taux de corrélation Graph Probing Kendall Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Evaluation Etude du comportement du Graph Probing : E. Barbu, R. Raveaux, H. Locteau, S. Adam, P. Héroux, E. Trupin, "Graph Classification Using Genetic Algorithm and Graph Probing Application to Symbol Recognition Lecture Notes in Computer Science, 2006.

35 34 Le déroulement de la soutenance Analyse de résultats Problèmes : Approche statistique Sensible aux caractéristiques dacquisition de limage. Coûteuse en temps:Extraction + combinaison de classifieurs Problèmes : Approche structurelle Vectorisation imprécise Solution possible: LOCTEAU H., RAVEAUX R., ADAM S., LECOURTIER Y., HEROUX P., TRUPIN E. « Approximation of Digital Curves Using a Multi-Objective Genetic Algorithm »; Lecture Notes in Computer Science 3926, Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Comparaison Base GRECBase Electrique Approche statistique Approche structurelle Approche statistique Approche structurelle Top , ,5654 Top , ,7486 Top ,8928 Top Top

36 35 Le déroulement de la soutenance Conclusion Bilan : - Méthode statistique associée à une combinaison de classifieurs. - Méthode structurelle: 2 types de graphe Comparaison de mesures de dissimilarité entre graphes. - Réseau de symboles [MES 93] Prospection : - Combinaison statistico/strcuturelle - Tester et valider lapproche en réseau de symboles. - Etudier des méthodes dappariements de graphes. « A Comparative Study of Ant Colony Optimization and Reactive Search for Graph Matching Problems. » Sébastien Sorlin - Tenir compte déléments externes à limagette. - Information spécifique au domaine. 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Bilan

37 36 Le déroulement de la soutenance Fin Merci de votre attention 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Des questions ?

38 37 Le déroulement de la soutenance Représentation structurelle 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Probe 2

39 38 Le déroulement de la soutenance Réseau 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Probe 2

40 39 Le déroulement de la soutenance Documents graphiques 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Rétro conversion

41 40 Le déroulement de la soutenance Pluralité des données graphiques 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Rétro conversion

42 41 Le déroulement de la soutenance Faible densité de pixels 1. Introduction 2. Etat de lart 3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes 4. Analyse de résultats 5. Conclusion Rétro conversion Symbole GREC pixels Symbole base Elec 1600 pixels


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