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Titre

 Description Invariante et locale des formes planes
Application à l'indexation d'une base d'images

Jury
 
 

MM .

Marc Gazalet, Professeur à l'Université de Valenciennes (UVHC) Président
Mohamed Benjelloun, Professeur à l'Université du Littoral Rapporteur
Alberto Del Bimbo, Professeur à l'Université di Florenze, Italie Rapporteur
Thierry Blu, Project Leader à Biomedical Imaging Group, EPFL, Suisse Examinateur
Christophe Chaillou, Professeur à l'Université de Lille 1 (USTL) Examinateur
Gérard Eude, Direction scientifique du cnet, Paris Examinateur
Mohamed Daoudi, Maître de conférences à l'ENIC/INT Co-Directeur de Thèse
Denis Hamad, Professeur à l'Université de Picardie Jules Verne (UPJV) Co-Directeur de Thèse
 

Collaboration

Ce travail réalisé au sein du  Groupe de Recherche Images et Formes de l'ENIC/INT, a été financé par  Centre National d'Etudes en Télécommunication  (France Télécom, Issy-Les-Moulineaux)  sous la convention de  recherches n°971B356 :

Indexation Robuste et Recherche d'Images par le Dessin

Nous tenons à remercier plus particulièrement Thierry Blu, Olivier Avaro et Gérard Eude pour leur soutient

Mots clefs

Invariants locaux	Analyse multi-échelle
Reconnaissance des formes	Indexation
Contours	Hachage géométrique
Transformations affines	Recherche par le dessin

Keywords

Local invariants	Multi-scale analysis
Pattern recognition	Indexing
Boundary	Geometric hashing
Affine transformations	Retrieval by sketch

 Publications dans le cadre de la thèse

 

VISION INTERFACE'99 pdf 64K		T. Gadi, R. Benslimane, M. Daoudi, S. Matusiak, "Fuzzy Similarity Measure For Shape Retrieval", in Proc. of Vision Interface '99 : 12th Canadian Conference in Computer Vision, Signal and Image Processing, and Pattern Recognition, 19-21 Mai, Québec, Canada, 1999.
SMC'98 ps 553K		S. Matusiak, M. Daoudi, F. Ghorbel "Planar Closed Contour Representation by Invariants Under a General Affine Transformation" in Proc. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Hyatt Regency La Jolla San Diego, California, USA, pp. 3251-3256, October 1998.
CESA'98 ps 303K		S. Matusiak, M. Daoudi, F. Ghorbel, "Indexing Image Database by Using Local Description", CESA'98 (IEEE-SMC et IMACS) Multiconference: Comutational Engineering in Systems Applications, Nabeul-Hammamet, Tunisia, April, pp. 533-535, 1998.
MIS'98 ps 428K		S. Matusiak, M. Daoudi, T. Blu, O. Avaro "Sketch-Based Images Database Retrieval", in Proc. 4ème International Workshop on Multimedia Information Systems (MIS'98), Istanbul, Turkey, pp. 185-191, September 1998.
CORESA'98 ps 312K		S. Matusiak, M. Daoudi, T. Blu "Indexation Robuste et Recherche d'Images par le Dessin", CORESA'98 : 4èmes Journées d'études et d'échanges "Compression et REprésentation des Signaux Audiovisuels", Lannion, France, pp. 235-242, 1998.
CORESA'97 ps 314K		S. Matusiak, M. Daoudi, F. Ghorbel, "Indexation d'une base de données d'images par une description de formes invariante aux affinités", CORESA'97 : 3èmes Journées d'études et d'échanges "Compression et REprésentation des Signaux Audiovisuels", Issy-les-Moulineaux, France, pp. 245-252, 1997.

Rapports
 

Indexation par les Invariants Affines ps 925K	S. Matusiak, B. Jedynak, M. Daoudi, "Quelques Nouveaux Résultats Statistiques Concernant l'Indexation par les Invariants Affines Locaux"
	M. Daoudi, S. Matusiak "Indexation Robuste et Recherche d'Images par le dessin", Rapport final de la convention CNET/ENIC 971B356, 1998.

Revues

Pattern Recognition       (l'article soumis)	M. Daoudi, S. Matusiak "New Multiscale Planar Shape Invariant Representation Under a General Affine Transformation: Application of Multiscale Description to Sketch-Based Database Retrieval".
Journal of Visual Computing and Languages l'article accépté pour  n° spécial  consacré à Image Database Visual Quering and Retrieval	M. Daoudi, S. Matusiak "Visual Image Retrieval by Multiscale Description of User Sketches".

Résumé

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'indexation et de la reconnaissance des formes dans une
base d'images constituée d'objets contours, par l'utilisation des invariants locaux. Notre approche
permet de reconnaître les objets, même si ceux-ci sont partiellement visibles ou observés de
différents points de vue, car elle est basée sur une caractérisation invariante et locale des
contours.
Un des problèmes fondamentaux de l'indexation d'une base d'images réside dans le choix de la
description invariante de l'image. En effet, on estime que la requête ne correspond jamais exactement
à l'image recherchée, des transformations affines peuvent les séparer. C'est pourquoi la description
du contour doit posséder de bonnes propriétés d'invariance afin de conférer de la robustesse au
système de reconnaissance.
Un cadre général permettant d'unifier différentes descriptions locales, a été élaboré. A l'issue de
celui-ci, nous avons proposé deux descriptions invariantes : la première basée sur les points
d'intérêts des courbes et la seconde reposant sur l'analyse multi-échelle des contours, par rapport
aux transformations affines. Les descriptions invariantes proposées ont été appliquées à la recherche
d'objets-contours dans une base d'images.
Tout d'abord, nous avons proposé une solution au problème de la recherche d'objets par le dessin.
L'utilisateur dessine sa requête à l'aide d'une interface graphique : l'image requête comporte alors
un contour sur fond uniforme. Sa description par les courbures multi-échelles permet d'en extraire
les indexes.
Ensuite, pour effectuer une recherche rapide dans une large base d'images, un mécanisme d'indexation
basé sur le hachage géométrique a été développé.

This Ph.D. contributes to the subject of indexing and pattern recognition in an image database
constituted of object contours, by the use of local invariant descriptions. Our approach allows to
recognize objects, even if they are partially occluded or observed at different viewpoints, since it
is based on a local and invariant characterization of contours.
One of the fundamental problems of indexing an image database resides in the choice of the invariant
description of the image. Indeed, it is agreed that the request never corresponds exactly to the
researched image, affine transformations can separate them. Hence the description of the contour has
to possess invariance properties so as to confer robustness to the recognition system.
A general framework allowing to unify different local descriptions has been elaborated. This
unification lead us propose two invariant descriptions with respect to affine transformations: the
first one is based on points of interest of curves and the second one on the multi-scale analysis of
contours. Invariant descriptions, proposed in this work, have been applied to retrieval of
objects-contours in image database.
First of all, we have proposed a solution to the problem of object retrieval by sketch. The user draws
his request on a graphic interface : the request image is made of a contour on uniform background. Then
its description by multi-scale curvatures allows to extract indexes.
Finally, to undertake a rapid retrieving from a large image database, a mechanism of indexing based on
the geometric hashing has been developed.

 

Matusiak Stanislaw 26.01.2000