Systèmes de Reconnaissance des Formes à Base de la Géométrie Riemannienne : Application à la Reconnaissance des Caractères Tifinagh et des Objets 3D

Abstract

La présente thèse se consacre au sujet de la reconnaissance automatique des caractères et des objets réels. L’objectif principal étant de développer des algorithmes, ou plus précisément, des systèmes de reconnaissance de formes. La difficulté de ce travail réside particulièrement dans le chevauchement des apparences multiples qu’un seul objet pourrait prendre. Les systèmes que nous proposons mettent en avant trois nouvelles méthodes d’extraction inspirées essentiellement de la géométrie riemannienne (les descripteurs métriques, les descripteurs géodésiques et les descripteurs de courbures). Ces systèmes intègrent une multitude de classificateurs hybrides basés sur les réseaux de neurones, les réseaux neuroflous et les SVM. Nous avons également établi une étude comparative entre les méthodes d’extraction couramment utilisées (Zernike, Hu, Fourier, Radon, etc.) et nous avons étudié l’influence des paramètres primaires (à savoir : le changement de la base de couleur, la luminance, l’existence de bruit et des déformations spatiales) sur le rendement des réseaux de neurones.