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RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Lyon : France (2012)
Indexation de Textures Dynamiques à l'aide de Décompositions Multi-échelles
Sloven Dubois 1, Renaud Péteri 2, Ménard Michel 3
(24/01/2012)

Ce papier présente six algorithmes de décomposition multi-échelle spatio-temporelle pour la caractérisation de textures dynamiques. L'objectif est de comparer leur comportement et leur performance sur un problème d'indexation. Ce travail présente notamment une comparaison entre la seule méthode existante dans ce contexte d'étude et cinq nouvelles approches de décomposition spatio-temporelles. Les algorithmes sont présentés et appliqués avec succès sur trois bases conséquentes de textures dynamiques disponibles en ligne. La construction et la pertinence des vecteurs caractéristiques sont étudiées. La performance des méthodes d'analyse est ensuite discutée. Enfin, des perspectives de recherche sont évoquées.
1 :  LAboratoire Hubert Curien (LAHC)
CNRS : UMR5516 – Université Jean Monnet - Saint-Etienne
2 :  Mathématiques, Image et Applications (MIA)
Université de La Rochelle : EA3165
3 :  Laboratoire Informatique, Image et Interaction (L3I)
Université de La Rochelle : EA2118
Informatique/Intelligence artificielle

Informatique/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes
Indexation – textures dynamiques – décompositions multi-échelles spatio-temporelles
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