Fine-grained object categorization : plant species identification

Résumé : Nous étudions la problématique de classification dite fine en se concentrant sur la détermination des espèces botaniques à partir d’images de feuilles. Nous nous intéressons aussi bien à la description et la représentation de l’objet qu’aux algorithmes de classification et des scénarios d’identification utiles à l’utilisateur. Nous nous inspirons du processus manuel des botanistes pour introduire une nouvelle représentation hiérarchique des feuilles. Nous proposons aussi un nouveau mécanisme permettant d’attirer l’attention au tour de certains points caractéristiques de l’objet et d’apprendre des signatures spécifiques à chaque catégorie.Nous adoptons une stratégie de classification hiérarchique utilisant une série de classifieurs locaux allant des plus grossiers vers les plus fins; la classification locale étant basée sur des rapports de vraisemblance. L’algorithme fournit une liste d’estimations ordonnées selon leurs rapports de vraisemblance. Motivés par les applications, nous introduisons un autre scénario proposant à l’utilisateur un ensemble de confiance contenant la bonne espèce avec une probabilité très élevée. Un nouveau critère de performance est donc considéré : la taille de l’ensemble retourné. Nous proposons un modèle probabiliste permettant de produire de tels ensembles de confiance. Toutes les méthodes sont illustrées sur plusieurs bases de feuilles ainsi que des comparaisons avec les méthodes existantes.
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Thèse
Information Retrieval [cs.IR]. Télécom ParisTech, 2014. English. 〈NNT : 2014ENST0046〉
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Soumis le : mercredi 15 février 2017 - 17:55:06
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:23:39
Document(s) archivé(s) le : mardi 16 mai 2017 - 15:43:20

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Asma Rejeb Sfar. Fine-grained object categorization : plant species identification. Information Retrieval [cs.IR]. Télécom ParisTech, 2014. English. 〈NNT : 2014ENST0046〉. 〈tel-01468829〉

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