Luqman, Muhammad Muzzamil
[Verfasser:in]
;
Tours
[Mitwirkende:r];
Universitat de Barcelona
[Mitwirkende:r];
Ramel, Jean-Yves
[Mitwirkende:r];
Llados i Canet, Josep
[Mitwirkende:r];
Brouard, Thierry
[Mitwirkende:r]
Fuzzy multilevel graph embedding for recognition, indexing and retrieval of graphic document images ; Apport des modèles graphiques à l'analyse et à l'indexation d'images de documents
Titel:
Fuzzy multilevel graph embedding for recognition, indexing and retrieval of graphic document images ; Apport des modèles graphiques à l'analyse et à l'indexation d'images de documents
Beteiligte:
Luqman, Muhammad Muzzamil
[Verfasser:in]
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Cette thèse aborde le problème du manque de performance des outils exploitant des représentationsà base de graphes en reconnaissance des formes. Nous proposons de contribuer aux nouvellesméthodes proposant de tirer partie, à la fois, de la richesse des méthodes structurelles et de la rapidité des méthodes de reconnaissance de formes statistiques. Deux principales contributions sontprésentées dans ce manuscrit. La première correspond à la proposition d'une nouvelle méthode deprojection explicite de graphes procédant par analyse multi-facettes des graphes. Cette méthodeeffectue une caractérisation des graphes suivant différents niveaux qui correspondent, selon nous,aux point-clés des représentations à base de graphes. Il s'agit de capturer l'information portéepar un graphe au niveau global, au niveau structure et au niveau local ou élémentaire. Ces informationscapturées sont encapsulés dans un vecteur de caractéristiques numériques employantdes histogrammes flous. La méthode proposée utilise, de plus, un mécanisme d'apprentissage nonsupervisée pour adapter automatiquement ses paramètres en fonction de la base de graphes àtraiter sans nécessité de phase d'apprentissage préalable. La deuxième contribution correspondà la mise en place d'une architecture pour l'indexation de masses de graphes afin de permettre,par la suite, la recherche de sous-graphes présents dans cette base. Cette architecture utilise laméthode précédente de projection explicite de graphes appliquée sur toutes les cliques d'ordre 2pouvant être extraites des graphes présents dans la base à indexer afin de pouvoir les classifier.Cette classification permet de constituer l'index qui sert de base à la description des graphes etdonc à leur indexation en ne nécessitant aucune base d'apprentissage pré-étiquetées. La méthodeproposée est applicable à de nombreux domaines, apportant la souplesse d'un système de requêtepar l'exemple et la granularité des techniques d'extraction ciblée (focused retrieval). ; This thesis addresses the problem of lack of ...