Mise en correspondance et Reconnaissance Cordelia Schmid Cordelia.Schmid@inrialpes.fr

Organisation du cours 8 séance de 1.5 heures Examen écrit

Contenu du cours Mise en correspondance d’images Reconnaissance d’un même objet ou d’une même scène Reconnaissance de classes d’objets / recherche d’images similaires

Mise en correspondance d’images Trouver l’endroit correspondant

Mise en correspondance d’images Mise en correspondance de primitives points d’intérêt segments / contours régions Mise en correspondance dense chaque pixel est apparié

Points d’intérêt

Mise en correspondance Applications : Reconstruction Localisation Reconnaissance

Difficulté Changement de point de vue (changement 3D)

Difficulté Changement de point de vue (changement 3D) Transformation image (rotation, changement d’échelle)

Difficulté Changement de point de vue (changement 3D) Transformation image (rotation, changement d’échelle) Changement d’illumination

Difficulté Changement de point de vue (changement 3D) Transformation image (rotation, changement d’échelle) Changement d’illumination Occultation / changement de la scène

Contenu du cours Mise en correspondance d’images Reconnaissance d’un même objet ou d’une même scène Reconnaissance de classes d’objets / recherche d’images similaires

Reconnaissance d’objets ? recherche de l’image du même objet / scène problème : faux appariements, compléxité

Reconnaissance de visage : identification d’une personne Exemple Reconnaissance de visage : identification d’une personne

… Exemple Reconnaissance d’une scène d’extérieur rotation image facteur d’échelle de 4 visibilité partielle

Reconnaissance Applications reconnaissance de visages reconnaissance d’empreintes digitales vérification du copyright pour des logos collection de photos personelles structuration de la vidéo Reconnaissance d’objets 2D / objets planaires Reconnaissance d’objets 3D

Difficultés Transformations image (rotation, échelle) rotation image

Difficultés Transformations image (rotation, échelle) changement d’échelle

Difficultés Transformations image (rotation, échelle) Changement de luminosité

Difficultés Transformations image (rotation, échelle) Changement de luminosité Visibilité partielle / occultation

Difficultés Transformations image (rotation, échelle) Changement de luminosité Visibilité partielle / occultation Clutter (objets supplémentaires)

Difficultés Transformations image (rotation, échelle) Changement de luminosité Visibilité partielle / occultation Clutter (objets supplémentaires) Objets 3D

Difficultés Transformations image (rotation, échelle) Changement de luminosité Visibilité partielle / occultation Clutter (objets supplémentaires) Objets 3D Nombre d’images important dans la base

Contenu du cours Mise en correspondance d’images Reconnaissance d’un même objet ou d’une même scène Reconnaissance de classes d’objets / recherche d’images similaires

Reconnaissance Recherche d’images similaires histogramme de couleurs Reconnaissance de classes d’objets recherche de visages

Histogramme de couleurs Recherche d’images avec des couleurs similaires

Reconnaissance de classes d’objets Recherche de visages

Reconnaissance de classes d’objets Recherche de visages capturer les variations d’apparence, apprendre un modèle visuel

Applications Première étape de la reconnaisse de visages Recherche sur le web Agence de presse Interpretation d’une video, de l’environnement etc.

Difficultés cf. reconnaissance d’objets choix des caractéristiques et de la mesure de similarité capturer les variations intra-class