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Auteurs : Marquis Pierre, Papini Odile , Prade Henri; International audience; L'intelligence artificielle a cinquante ans révolus. Elle occupe une place singulière dans le champ très vaste de l'informatique. Alors même que l'intelligence artificielle n'a jamais connu autant de développements et d'applications variés, ses résultats restent largement méconnus dans leur ensemble, y compris dans la communauté des chercheurs en informatique. Le chapitre décrit quelques problèmes et méthodes associant intelligence artificielle, reconnaissance des formes, vision par ordinateur et apprentissage. La convergence de ces domaines va en s'amplifiant, et ce chapitre en fournit quelques illustrations. La première porte sur l'exploitation de systèmes à base de connaissances pour l'interprétation d'images et la reconnaissance structurelle de formes et d'objets dans les images. La deuxième traite de la supervision de codes, qui permet de construire des applications spécifiques en exploitant des bibliothèques existantes d'algorithmes de traitement d'images, en se concentrant sur la formulation des objectifs de traitement. Enfin, la troisième illustration montre comment différents cadres théoriques et méthodes d'apprentissage peuvent être associés aux contraintes inhérentes au cadre de la robotique.

Ce chapitre d\'ecrit quelques probl\`emes et m\'ethodes associant intelligence artificielle, reconnaissance des formes, vision par ordinateur et apprentissage. La convergence de ces domaines va en s'amplifiant, et ce chapitre en fournit quelques illustrations. La premi\`ere porte sur l'exploitation de syst\`emes \`a base de connaissances pour l'interpr\'etation d'images et la reconnaissance structurelle de formes et d'objets dans les images. La deuxi\`eme traite de la supervision de codes, qui permet de construire des applications sp\'ecifiques en exploitant des biblioth\`eques existantes d'algorithmes de traitement d'images, en se concentrant sur la formulation des objectifs de traitement. Enfin, la troisi\`eme illustration montre comment diff\'erents cadres th\'eoriques et m\'ethodes d'apprentissage peuvent \^etre associ\'es aux contraintes inh\'erentes au cadre de la robotique.

International audience; More and more research have been developed very recently for automatic hand recognition. This paper proposes a new method for contactless hand authentication in complex images. Our system uses skin color and hand shape information for hand detection process. Next, the palm is extracted and characterized by circular Gabor filter. Finally, the palm features are matched by a new normalized approximated string matching. The experimental results present an error rate lower than 1.2% with a population of 49 people. We show that our method improves the performances of two palmprint methods 2D-Gabor and PPOC on our database.

Session "Articles"; National audience; Nous présentons une méthode générique de classification fondée sur une diffusion de labels sur graphe. Mimant la méthode de ligne de partage des eaux largement utilisée dans le domaine de la segmentation d'images, nous proposons un algorithme s'appliquant à un graphe de distances de topologie quelconque. Appliquée au problème de l'identification de visages, cette méthode est testée avec de nombreux types de distances. Nous proposons également deux fonctions de pénalité qui, utilisées lors du processus de diffusion, permettent une nette amélioration de la classification

8 pages; National audience; Nous présentons une technique de reconnaissance de visages fonctionnant pour de faibles résolutions, basée sur un type particulier de Réseau de Neurones Convolutionnels. Celui-ci a été entraîné pour extraire des caractéristiques faciales d'images de visages et les projeter sur un espace de faible dimension à des fins de comparaison, et a été appliqué aux modalités visible et infrarouge. Étant donné que les phases d'apprentissage ont été réalisées séparément pour les deux modalités, les projections, et donc les nouveaux espaces ne sont pas corrélés. Cependant, en normalisant les résultats de ces deux approches non-linéaires, nous pouvons les fusionner selon une mesure de pertinence calculée dynamiquement. Nous montrons expérimentalement que notre approche obtient de bons résultats en terme de précision et de robustesse, notamment sur des individus nouveaux et inconnus (i.e. n'ayant pas été utilisés lors de l'apprentissage).

International audience; This paper investigates what kinds of information are necessary and sufficient to design and evaluate image processing software programs and proposes a representation of these information elements using a computational language performable by vision systems and understandable by experts. The language is built upon a formulation model which distinguishes the specification of a goal and the definition of an input image class. Goals are stated in terms of tasks together with result samples. Image classes are defined by both linguistic and iconic descriptions. The model is implemented as an OWL domain ontology which provides the primitives for the formulation language.

International audience; We present a study on different levels of visible and infrared modalities fusion for face recognition. While visible modality is the most natural way to recognize someone, infrared presents thermal distribution that can be useful for face recognition. We compare the well-known eigenfaces method as a baseline to an approach based on sparsity for the feature extraction and the classification. Applied on the Notre-Dame database, we showed that the three levels of fusion considered are not equivalent in term of final identification rates. We also show that the sparse approach at the decision level outperforms the state-of-art on this database.

International audience; Nous présentons une technique de reconnaissance faciale pour la modalité infrarouge basée sur un type particulier de réseaux de neurones convolutionnels. Le réseau a été entraîné pour extraire des caractéristiques faciales d'images de visages infrarouges et les projeter sur un espace de faible dimension à des fins de comparaison. Nous montrons expérimentalement que notre approche obtient de bons résultats sur des individus nouveaux et inconnus (i.e. n'ayant pas servi lors de l'apprentissage).

International audience; In this paper, we propose a time consistent video segmentation algorithm designed for real-time implementation. Our algorithm is based on a region merging process that combines both spatial and motion information. The spatial segmentation takes benefit of an adaptive decision rule and a specific order of merging. Our method has proven to be efficient for the segmentation of natural images with few parameters to be set. Temporal consistency of the segmentation is ensured by incorporating motion information through the use of an improved change detection mask. This mask is designed using both illumination differences between frames, and region segmentation of the previous frame. By considering both pixel and region levels, we obtain a particularly efficient algorithm at a low computational cost, allowing its implementation in real-time on the TriMedia processor for CIF image sequences.

National audience; Notre objectif de recherche à long terme est de développer un système à base de connaissances capable de produire automatiquement des logiciels de traitement d'images à partir d'une spécification faite par un utilisateur. Cet objectif a déjà été largement étudié et s'est heurté à un échec. Néanmoins, après avoir analysé les causes de cet échec, nous proposons de reprendre ces recherches en changeant de perspective pour adopter une approche constructiviste de la réalisation du système. Pour cela, il nous est nécessaire de construire un atelier d'ingénierie des connaissances en traitement d'images qui se veut le lieu de l'étude et du développement de ce logiciel. L'atelier se présente comme une ensemble d'outils logiciels partageant une même ontologie destinés à faire collaborer l'expert de traitement d'images et l'ingénieur de la connaissance afin d'aboutir à une théorie du développement d'application opérationnalisable dans un système.

This paper presents a system dedicated to the formulation of image processing applications for inexperienced users. We propose models and their formalization through ontologies that identify and organize the necessary and sufficient information to design such applications. We also explain the interaction means we develop to help the user to give a good formulation of the considered image processing problem., International Conference on Computer Vision Systems : Proceedings, The 5th International Conference on Computer Vision Systems (ICVS)

International audience; In this paper, we propose a platform dedicated to the knowledge extraction and management for image processing applications. The aim of this platform is a knowledge-based system that generates automatically applications from problem formulations given by inexperienced users. We also present a new model for the formulation of such applications and show its contribution to the platform performance.

International audience; Ce papier présente une stratégie de segmentation multi-échelle, mettant en oeuvre un modèle d'arbre de Markov caché appliqué sur les valeurs des coefficients en ondelettes, pour la segmentation de différents types de stroma sur de très grands volumes de données images.

http://hdl.handle.net/2042/16835; National audience; Nous présentons un système de formulation d'applications de traitement d'images destiné à des utilisateurs novices. La construction de ce système nous amène d'abord à concevoir un modèle de la formulation de telles applications afin d'identifier et d'organiser les informations nécessaires et suffisantes pour qu'un spécialiste ou un système de génération automatique de programmes puisse concevoir une solution acceptable. Ce modèle couvre toutes les catégories et tous les domaines d'application du traitement d'images. Nous proposons ensuite un modèle d'interaction qui permet d'aider et de guider les utilisateurs dans la formulation de leurs applications.

International audience; La reconnaissance biométrique de la main a été développée avec succès pour l'authentification ou l'identification biométrique. Dans ce papier, nous proposons une méthode originale de reconnaissance biométrique combinant des informations de couleur, de texture et de forme. Tout d'abord, la segmentation intègre les composantes couleurs de la peau et un modèle de forme. Ensuite, le processus d'authentification fusionne par convolution les caractéristiques géométriques des doigts et la texture de la paume analysée. Les résultats expérimentaux montrent le bien fondé de cette approche avec un taux d'erreur d'authentification inférieur à 2% pour une population de 16 individus.

International audience; In this paper, we present a new hand detection system based on a combination of skin color modelling and active shape model. Skin color distribution specified by a multiresolution neural network constrains active shape model evolutions on skin objects. We present the skin color detection performances of this near real time system on many color spaces and show that a combination of skin color and active shape model increase robustness and accuracy of hand detection in complex images.

National audience; Cet article présente un modèle de formulation d'applications de traitement d'images qui couvre tous les problèmes de transformation d'images en images. De plus, nous proposons une formalisation de ce modèle sous la forme d'une ontologie dans le but de construire un système réalisant l'acquisition des données du problème à résoudre via une interface avec l'utilisateur.

International audience

National audience; La segmentation d'images échocardiographiques fait l'objet de nombreuses recherches. Cet article propose une méthode utilisant les Modèles Actifs de Mouvement et d'Apparence (AAMM) combinés avec une prise en compte de la sémantique de l'image. Les AAMM peuvent modéliser les différents paramètres de l'image comme la forme du ventricule gauche, sa texture interne et l'aspect temporel des images. Concernant la sémantique de l'image, nous avons inclus la texture du myocarde dans le modèle. L'écart entre la segmentation experte et la segmentation automatique a ensuite été déterminé par des mesures telles que la mesure de Vinet et la distance de Hamming et des mesures morphologiques. Nous avons donc pu vérifier que nos résultats sont proches de la segmentation experte.

International audience; In this paper we model shape objects variability and spatial relationships between characteristics of this object. What is an object? We consider that an object is a set of shapes and points. We establish here a formalism unifying shapes and points by approximating shape contours by composite B'ezier curves. These are equivalent to their control points. We then propose a non linear invariant statistical model and we learn the average object, it's variability and relationships. We finally evaluate our methodology in cephalometry, by modeling anatomical structures and points.

National audience; Nous proposons une plate-forme permettant au traiteur d'images d'étudier les différentes manières de mettre en oeuvre une coopération contour-région. Nous avons choisi une approche multi-agent : les régions et les contours sont des agents situés qui coopèrent et négocient pour optimiser la segmentation de l'image. Les stratégies de coopération / négociation sont implémentées sous forme d'automates appliquant divers critères de segmentation. Le domaine d'expérimentation retenu est celui des IRM cérébrales.

National audience; Dans cet article nous proposons un modèle statistique non linéaire et invariant par transformations affines permettant d'apprendre un objet moyen (représenté par des points), sa variabilité et les relations spatiales existantes entre les différentes caractéristiques de l'objet étudié. La question qui se pose alors est : qu'est-ce qu'un objet ? La réponse que nous adoptons est de considérer qu'un objet est un ensemble de points et de formes. Nous mettons ici en place un formalisme permettant d'unifier les notions de point et de forme, en approximant les formes par des courbes de Bézier composites. L'ensemble de cette méthodologie a été évalué en céphalométrie dans le cadre de la modélisation de points et de structures anatomiques.

National audience; Dans cet article nous nous intéressons au problème de modélisation de la variabilité de formes et de points dans le cadre de la reconnaissance de formes statistique. Nous proposons un modèle statistique non linéaire appris sur un ensemble ordonné de points. Le formalisme de l'Analyse en Composantes Principales composé avec notre modèle nous permettent de résoudre le problème d'identification de données partiellement occultées. Cette étude s'applique au problème de repérage de points céphalométriques sur des radiographies de crâne de jeunes enfants.

National audience; Dans cet article, nous comparons deux approches, l'une linéaire, l'autre non linéaire, pour la localisation statistique de points caractéristiques sur des images 2D. Un modèle statistique est construit à partir d'un ensemble d'images expertisées, nécessitant un recalage entre images. Le recalage rigide est la solution linéaire classique, que nous comparons à une solution non linéaire : elle consiste à projeter les coordonnées des points expertisés dans un espace de dimension supérieure et à rechercher la meilleure représentation dans cet espace. La projection inverse de cette représentation moyenne assure la localisation des points caractéristiques recherchés sur une nouvelle image. Ces méthodes sont appliquées dans le cadre de la céphalométrie et les résultats illustrent la supériorité de l'approche non linéaire.

National audience; Nous proposons une méthodologie de développement d'applications de traitement d'image qui se présente comme un guide complet et rigoureux pour la gestion du cycle de vie entier des applications. Cette méthodologie met en avant des capacités d'aide, de réutilisabilité d'expériences, d'uniformisation des représentations et de communication entre les différents personnes impliquées, par la définition de modèles structurés, de représentations graphiques et de règles de mise en oeuvre de ces modèles à chaque étape du développement. Elle se fonde essentiellement sur le paradigme du pilotage d'une bibliothèque de tâches, avec lequel la conception d'une solution est vue comme un processus d'agglomération de tâches ponctuelles et indépendantes. Le formalisme retenu distingue le cycle d'abstraction, qui considère trois niveaux pour la modélisation d'une solution conceptuelle, plus un niveau pour le programme proprement dit, et le cycle de vie qui préconise quatre phases successives pour la gestion complète de l'application.

International audience; Nous présentons une méthode de détection de structures tubulaires sur ties images tridimensionnelles. Nous utilisons un modèle de cylindre généralisé constitué d'une ligne de centre et d'un ensemhle de sections 2D. Ces éléments sont mis en correspondance avec l'image en 2 étapes successives. La détection de la ligne de centre des structures est effectuée par une recherche itérative de points appartenant à cette ligne. Un modèle d'intensité non géométrique permet de détecter localement la ligne de centre avec une grande précision et un coût algorithmique faible. La bonne précision obtenue lors de la détection de la ligne de centre permet la reconstruction d'objets tridimensionnels et leur visualisation par des outils de rendu de surface. Un maillage triangulaire est construit à partir de sections elliptiques. Nous appliquons cette méthode à des images angiographiques des artères cérébrales et exposons quelques résultats.

National audience; La céphalométrie a pour objectif la détection précoce des dysharmonies du rangement dentaire chez le jeune enfant. Elle se base sur la comparaison des mesures d'angles et de longueurs entre les points céphalométriques à des valeurs normatives. Ces points sont repérés sur des radiographies latérales numériques à haute résolution (1576x1976 pixels). Nos travaux antérieurs sur la localisation automatique se fondent sur la détection et la modélisation du contour crânien, qui est une courbe non fermée. La solution globale doit être robuste. Dans cet article, nous présentons une méthode de détection et de poursuite de contour rapide et robuste, basée sur la notion de plus court chemin entre 2 points. Cette méthode est appliquée dans le cadre de la céphalométrie en ayant détecté deux points de passage du contour crânien qui est modélisée par une ellipse.

National audience; Nous proposons une méthode basée sur la connaissance a priori pour la segmentation et la reconnaissance des formes des structures internes du cerveau en IRM. Les connaissances sur les formes des structures et les distances entre elles, provenant de l'atlas de Talairach, sont modélisées par un champ flou en utilisant une analogie avec la distribution du potentiel d'électrostatique. Une sursegmentation est d'abord effectuée sur le cerveau pour obtenir des régions homogènes. La reconnaissance des structures est ensuite obtenue par la classification des régions utilisant un algorithme génétique, suivie par un affinement au niveau du pixel. Les connaissances floues modélisées sont utilisées dans ces deux étapes. La performance de la méthode proposée est validée par référence aux résultats manuels en utilisant 4 indices de quantification.

International audience; In this paper, we propose a computer assisted visualization for manual landmarking of specific points on cephalometric radiographs of young children.

National audience; Dans cet article nous étudions le problème de la recherche d'un référentiel stable dans le cadre de la reconnaissance des formes statistique. Cette étude s'applique au problème de repérage des points céphalométriques sur des radiographies de crâne de jeunes enfants. Notre but est de réduire la variabilité inter-individu, en prenant en compte la taille et la forme des données, i.e. du crâne. Selon les experts en orthodontie, la partie supérieure de la voûte crânienne joue un rôle essentiel dans le développement de l'enfant ainsi que dans la morphogenèse. Trouver un repère lié au crâne donne une certaine stabilité statistique à la position des points céphalométriques. Deux familles de méthodes ont été explorées. La première série est fondée sur une méthode linéaire, la deuxième est une méthode non linéaire basée sur une projection. Leur évaluation a permis de définir une procédure de reconnaissance des formes statistique sur les radiographies illustrant la réduction de la variabilité.

International audience; This article aims at showing an architecture of neural networks designed for the classification of data distributed among a high number of classes. A significant gain in the global classification rate can be obtained using our architecture. This latter is based on a set of several little neural networks, each one discriminating only two classes. The specialization of each neural network simplifies their structure and improves the classification. Moreover, the learning determines automatically the number of hidden neurons. The discussion is illustrated by tests on data bases from the UCI machine learning database repository. The experimental results show that this architecture can achieve a faster learning, simpler neural networks and an improved performance in classification.

International audience; L'étiquetage et l'identification automatique des structures cérébrales, en particulier des sillons corticaux, ont des applications dans le domaine de la neurologie. Nous proposons une méthode de détection du fond des sillons du cortex cérébral dans le but d'obtenir la surface médiane 3D des sillons et une modélisation paramétrique de cette surface. La méthode est basée sur un calcul des caractéristiques différentielles appliqué sur le volume IRM complet. L'extraction du fond des sillons se fait par suivi pseudo-continu (précision sub-voxel). Les déplacements successifs s'effectuent en direction des vecteurs courbure minimum en chaque point. Les caractéristiques différentielles nécessaires au suivi sont calculées à partir des dérivées partielles du volume traité. Le suivi du fond des sillons, correctement détecté, ne nécessite pas de segmentation fine du cortex cérébral.