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Posts Tagged ‘similarité’

Carte de Dissimilarités locales – implémentation de référence

juillet 8th, 2010 by fmn | No Comments | Filed in Recherche

    Je viens de mettre à jour la page contenant les ressources sur la LDM (Local Dissimilarity Map – Carte de Dissimilarité Locales – cas binaire). La page contient dorénavant deux implémentations de référence. L’une d’elle est une application (en ligne de commande) java consistant en un fichier jar. L’autre est un workspace sage.
    J’ai également ajouté des exemples illustrant l’intérêt de la méthode

    FMN.

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    Une liste de lecture issue de CVPR2010

    juin 15th, 2010 by fmn | No Comments | Filed in Recherche

      En ce moment a lieu la conférence CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition). Il s’agit d’une des conférences les plus importantes dans le domaine de l’analyse et du traitement d’image; traitant d’ailleurs plus de l’analyse que du traitement.

      Je ne pourrais malheureusement pas y être présent, entre autres parce que je n’y ai pas soumis de communication. Cela est d’autant plus dommage que l’édition 2010 a lieu à San Francisco, une ville que j’ai eu l’occasion d’apprécier en 1999.

      Cependant, la plupart des pdf sont en ligne sur le site de cvpapers (http://www.cvpapers.com/cvpr2010.html). Voici les principales communications qui sont placées dans ma liste de lecture (concernant de près ou de loin la similarité visuelle) :

      • Detecting and Sketching the CommonShai Bagon, Or Brostovski, Meirav Galun, Michal Irani (PDF).
        Les auteurs souhaitent détecter un éventuel objet commun à un faible nombre d’images. Il semble qu’ils utilisent des descripteurs d’auto-similarité pour cela.
      • What is an object? – Bogdan Alexe, Thomas Deselaers, Vittorio Ferrari (PDF)
        Typiquement le genre de réflexion que j’affectionne, à rapprocher de mon billet « Qu’est ce qu’une bonne forme? Qu’est ce qu’une figure saillante?.
      • Unsupervised Detection and Segmentation of Identical Objects - Minsu Cho, Kyoung Mu Le (PDF).
        A première vue, leur méthode me semble assez lourde (SIFT + réseau bayésien), mais je réserve mon avis pour le moment.
      • Global and Efficient Self-Similarity for Object Classification and DetectionThomas Deselaers, Vittorio Ferrari (PDF).
        A lire pour connaître leur définition de l’auto-similarité. Il semble que les auteurs discutent d’auto-similarité locale versus globale.
      • Fast Directional Chamfer Matching – Ming-Yu Liu, Oncel Tuzel, Ashok Veeraraghavan, Rama Chellappa (PDF – dispo sur le site de Ming-Yu Liu).
        Une étude d’un enrichissement du Chamger matching par ajout de l’information d’orientation des contours.

      Il y a également une série de papiers à parcourir, exploitant des descripteurs visuels. Bref, de la lecture en perspective.

      FMN.

      ps : a noter que Tomasz Malisiewicz postera des billets sur CVPR.

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      Qu’est ce qu’une bonne forme? Qu’est ce qu’une figure saillante?

      mai 12th, 2010 by fmn | 1 Comment | Filed in Recherche

        Lorsque nous comparons deux concepts, deux stimuli, deux images ou deux formes, notre jugement des similarités n’est pas symétrique. De façon générale, nous préférons énoncer que le stimulus le moins saillant est similaire au stimulus le plus saillant (voir le billet Mon frère, Brad Pitt et la saillance). Dans le cas des stimuli visuels (i.e. des images ou des formes), que signifie être saillant ?

        Tversky propose une expérience de comparaison de figures élémentaires 1. Des paires sont constituée d’une figure tirée d’un ensemble p et d’une figure tirée d’un ensemble q. Les ensembles sont ainsi constitués pour que la figure p ait une “meilleure forme” que la figure q, ou alors que les figures soient toutes deux de “bonnes formes” mais que la figure p soit plus “simple” que la figure q. Voici un exemple des figures utilisées:

        Les figures de l’ensemble p sont à gauche et les figures de l’ensemble q à droite. Dans la première paire (en haut), la figure p est (censée être) une “meilleure” forme. Dans la seconde paire (en bas), la figure p est (censée être) de même qualité de forme que celle de droite, mais plus riche, plus compliquée.

        Pour tenter de déterminer le sens de l’asymétrie dans le jugement de la similarité entre p et q, les paires sont présentées à des sujets. Les sujets devaient indiquer s’ils préféraient l’énoncé “la figure de gauche est similaire à celle de droite” ou “la figure de droite est similaire à celle de gauche” (les positions réelles des figures étant modifiées aléatoirement). Les résultats ont montré qu’une majorité de sujets sélectionnent l’énoncé du type “q est similaire à p“. Cela pourrait se traduire mathématiquement par la relation suivante (si s est une mesure de similarité) :

        s(p, q) > s(q, p).

        Tversky nous enseigne que la variation ressemble au prototype, plutôt que le prototype ressemble à la variation. Donc selon l’expérience ici décrite, la prototypalité augmente avec la qualité de forme et à qualité de forme équivalente, elle augmente avec la complexité. Ainsi la saillance d’une figure augmente avec sa “bonne” forme.

        Il s’agit donc de savoir ce qu’est une bonne forme. Ce concept est issu de la psychologie de la forme qui nous indique, entre autre, qu’au cours du processus de perception il existe des formes meilleures que d’autres, de meilleure “qualité”. Le principal postulat de cette théorie (de la Gestalt) est la loi de la bonne forme. Un ensemble de parties informes (comme des groupements aléatoires de points) tend à être automatiquement perçu d’abord (automatiquement) comme une forme. Cette forme se veut simple, symétrique, régulière et stable : en somme une bonne forme. Il s’agit du concept de prägnanz. La saillance doit donc être dépendante de ces qualité (simplicité, symétrie, régularité, stabilité).

        Kanizsa dans 2 indique que le degré de prégnance est d’habitude considéré comme équivalent au degré de simplicité, régularité, stabilité, ordre, harmonie, homogénéïté. Une mesure de similarité visuelle devrait donc être fonction d’attributs incluant ces éléments.

        FMN.

        1.

        • [1977,article] bibtex
          A. Tversky, "Features of similarity," Psychological Review, vol. 84, pp. 327-352, 1977.
          @article{Tversky77,
            author = {A. Tversky},
            title = {Features of similarity},
            journal = {Psychological Review},
            volume = {84},
            pages = {327--352},
            year = {1977}
          }

        2. KANIZSA Gaetano, La grammaire du voir, Diderot, coll. “Pratique des sciences”, Paris, 1997.

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