Une approche multi-agent pour la segmentation d'images de profondeur

Smaine Mazouzi (1) , Zahia Guessoum (2) , Fabien Michel (1)

1 CRESTIC - Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804
2 SMA - Systèmes Multi-Agents

Dans cet article, nous présentons et nous évaluons une approche multi-agent pour la segmentation d’images de profondeur. L’approche consiste en l’utilisation d’une population d’agents autonomes pour la segmentation d’une image de profondeur en ses différentes régions planes. Les agents s’adaptent aux régions sur lesquelles ils se déplacent, puis effectuent des actions coopératives et compétitives produisant une segmentation collective de l’image. Un champ de potentiel artificiel est introduit afin de coordonner les mouvements des agents et de leur permettre de s’organiser autour des pixels d’intérêt. Les résultats expérimentaux obtenus par des images réelles montrent le potentiel de l’approche proposée pour l’analyse des images de profondeurs, et ce vis-à-vis de l’efficacité de segmentation et de la fiabilité des résultats.

Domaines: Informatique [cs]

Smaine Mazouzi, Zahia Guessoum, Fabien Michel. Une approche multi-agent pour la segmentation d'images de profondeur. Reconnaissances des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2008, Amiens, France. pp.121-133. ⟨hal-01302992⟩