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Reconnaissance dobjets par SVM et descripteurs de Fourier Descripteurs de Fourier Originels (contour de longueur L) Généralisés (image en niveaux de gris,

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Présentation au sujet: "Reconnaissance dobjets par SVM et descripteurs de Fourier Descripteurs de Fourier Originels (contour de longueur L) Généralisés (image en niveaux de gris,"— Transcription de la présentation:

1 Reconnaissance dobjets par SVM et descripteurs de Fourier Descripteurs de Fourier Originels (contour de longueur L) Généralisés (image en niveaux de gris, «motion descriptors», Gauthier et al., Fonga) Une famille de descripteurs invariants par similitude directe (rotation, translation, échelle) peut être (presque) trivialement déduite Une forme = un ensemble de MD|DF = un vecteur de

2 Support Vector Machines (SVM) Méthode dapprentissage utilisant: les noyaux (reformulation dun problème de séparation non linéaire en un problème linéaire - fonction ci-dessous) les théories de généralisation et dimensionalité de Vapnik- Chervonenkis Classifier en 2 classes revient à trouver lhyperplan séparant au mieux lensemble des x (classe 1) et o (classe 2) Idée = utiliser les DF pour classifier les images !

3 Travail demandé Au minimum : Implémenter les descripteurs de Fourier Trouver (et justifier) un noyau judicieux pour classifier des images dans une base dune centaine dobjets (COIL100) Validation sur base COIL100 et images réelles Idéalement : Aller plus loin, en ajoutant dautres descripteurs très classiques : invariants algébriques de Hu, moments de Zernike, complémentaires des DF (fusion N classifieurs faibles -> 1 classifieur fort) Environnement de développement : Intégralement sous Matlab (+toolbox SVM), et/ou langage C (libSVM et/ou SVMlight), au choix. Contact, questions, précisions : ou jeudis 13h30-20h00 bureau 2 étudiants 3 étudiants


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