Ces travaux de recherche ont pour ambition de contribuer à la problématique de la classification d’images de documents. Plus précisément, ces travaux tendent à répondre aux problèmes rencontrés par des sociétés de numérisation dont l’objectif est de mettre à disposition de leurs clients une version numérique des documents papiers accompagnés d’informations qui leurs sont relatives. Face à la diversité des documents à numériser, l’extraction d’informations peut s’avérer parfois complexe. C’est pourquoi la classification et l’indexation des documents sont très souvent réalisées manuellement. Ces travaux de recherche ont permis de fournir différentes solutions en fonction des connaissances relatives aux images que possède l’utilisateur ayant en charge l’annotation des documents.Le premier apport de cette thèse est la mise en place d’une méthode permettant, de manière interactive, à un utilisateur de classer des images de documents dont la nature est inconnue. Le second apport de ces travaux est la proposition d’une technique de recherche d’images de documents par l’exemple basée sur l’extraction et la mise en correspondance de points d’intérêts. Le dernier apport de cette thèse est l’élaboration d’une méthode de classification d’images de documents utilisant les techniques de sacs de mots visuels. / The aim of this research is to contribute to the document image classification problem. More specifically, these studies address digitizing company issues which objective is to provide the digital version of paper document with information relating to them. Given the diversity of documents, information extraction can be complex. This is why the classification and the indexing of documents are often performed manually. This research provides several solutions based on knowledge of the images that the user has. The first contribution of this thesis is a method for classifying interactively document images, where the content of documents and classes are unknown. The second contribution of this work is a new technique for document image retrieval by giving one example of researched document. This technique is based on the extraction and matching of interest points. The last contribution of this thesis is a method for classifying document images by using bags of visual words techniques.

Ce travail vise à développer un cadre générique qui est capable de produire des applications de localisation d'informations à partir d’une caméra (webcam, smartphone) dans des très grands dépôts d'images de documents numérisés et hétérogènes via des descripteurs locaux. Ainsi, dans cette thèse, nous proposons d'abord un ensemble de descripteurs qui puissent être appliqués sur des contenus aux caractéristiques génériques (composés de textes et d’images) dédié aux systèmes de recherche et de localisation d'images de documents. Nos descripteurs proposés comprennent SRIF, PSRIF, DELTRIF et SSKSRIF qui sont construits à partir de l’organisation spatiale des points d’intérêts les plus proches autour d'un point-clé pivot. Tous ces points sont extraits à partir des centres de gravité des composantes connexes de l‘image. A partir de ces points d’intérêts, des caractéristiques géométriques invariantes aux dégradations sont considérées pour construire nos descripteurs. SRIF et PSRIF sont calculés à partir d'un ensemble local des m points d’intérêts les plus proches autour d'un point d’intérêt pivot. Quant aux descripteurs DELTRIF et SSKSRIF, cette organisation spatiale est calculée via une triangulation de Delaunay formée à partir d'un ensemble de points d’intérêts extraits dans les images. Cette seconde version des descripteurs permet d’obtenir une description de forme locale sans paramètres. En outre, nous avons également étendu notre travail afin de le rendre compatible avec les descripteurs classiques de la littérature qui reposent sur l’utilisation de points d’intérêts dédiés de sorte qu'ils puissent traiter la recherche et la localisation d'images de documents à contenu hétérogène. La seconde contribution de cette thèse porte sur un système d'indexation de très grands volumes de données à partir d’un descripteur volumineux. Ces deux contraintes viennent peser lourd sur la mémoire du système d’indexation. En outre, la très grande dimensionnalité des descripteurs peut amener à une réduction de la précision de l'indexation, réduction liée au problème de dimensionnalité. Nous proposons donc trois techniques d'indexation robustes, qui peuvent toutes être employées sans avoir besoin de stocker les descripteurs locaux dans la mémoire du système. Cela permet, in fine, d’économiser la mémoire et d’accélérer le temps de recherche de l’information, tout en s’abstrayant d’une validation de type distance. Pour cela, nous avons proposé trois méthodes s’appuyant sur des arbres de décisions : « randomized clustering tree indexing” qui hérite des propriétés des kd-tree, « kmean-tree » et les « random forest » afin de sélectionner de manière aléatoire les K dimensions qui permettent de combiner la plus grande variance expliquée pour chaque nœud de l’arbre. Nous avons également proposé une fonction de hachage étendue pour l'indexation de contenus hétérogènes provenant de plusieurs couches de l'image. Comme troisième contribution de cette thèse, nous avons proposé une méthode simple et robuste pour calculer l'orientation des régions obtenues par le détecteur MSER, afin que celui-ci puisse être combiné avec des descripteurs dédiés. Comme la plupart de ces descripteurs visent à capturer des informations de voisinage autour d’une région donnée, nous avons proposé un moyen d'étendre les régions MSER en augmentant le rayon de chaque région. Cette stratégie peut également être appliquée à d'autres régions détectées afin de rendre les descripteurs plus distinctifs. Enfin, afin d'évaluer les performances de nos contributions, et en nous fondant sur l'absence d'ensemble de données publiquement disponibles pour la localisation d’information hétérogène dans des images capturées par une caméra, nous avons construit trois jeux de données qui sont disponibles pour la communauté scientifique. / This work aims at developing a generic framework which is able to produce camera-based applications of information spotting in huge repositories of heterogeneous content document images via local descriptors. The targeted systems may take as input a portion of an image acquired as a query and the system is capable of returning focused portion of database image that match the query best. We firstly propose a set of generic feature descriptors for camera-based document images retrieval and spotting systems. Our proposed descriptors comprise SRIF, PSRIF, DELTRIF and SSKSRIF that are built from spatial space information of nearest keypoints around a keypoints which are extracted from centroids of connected components. From these keypoints, the invariant geometrical features are considered to be taken into account for the descriptor. SRIF and PSRIF are computed from a local set of m nearest keypoints around a keypoint. While DELTRIF and SSKSRIF can fix the way to combine local shape description without using parameter via Delaunay triangulation formed from a set of keypoints extracted from a document image. Furthermore, we propose a framework to compute the descriptors based on spatial space of dedicated keypoints e.g SURF or SIFT or ORB so that they can deal with heterogeneous-content camera-based document image retrieval and spotting. In practice, a large-scale indexing system with an enormous of descriptors put the burdens for memory when they are stored. In addition, high dimension of descriptors can make the accuracy of indexing reduce. We propose three robust indexing frameworks that can be employed without storing local descriptors in the memory for saving memory and speeding up retrieval time by discarding distance validating. The randomized clustering tree indexing inherits kd-tree, kmean-tree and random forest from the way to select K dimensions randomly combined with the highest variance dimension from each node of the tree. We also proposed the weighted Euclidean distance between two data points that is computed and oriented the highest variance dimension. The secondly proposed hashing relies on an indexing system that employs one simple hash table for indexing and retrieving without storing database descriptors. Besides, we propose an extended hashing based method for indexing multi-kinds of features coming from multi-layer of the image. Along with proposed descriptors as well indexing frameworks, we proposed a simple robust way to compute shape orientation of MSER regions so that they can combine with dedicated descriptors (e.g SIFT, SURF, ORB and etc.) rotation invariantly. In the case that descriptors are able to capture neighborhood information around MSER regions, we propose a way to extend MSER regions by increasing the radius of each region. This strategy can be also applied for other detected regions in order to make descriptors be more distinctive. Moreover, we employed the extended hashing based method for indexing multi-kinds of features from multi-layer of images. This system are not only applied for uniform feature type but also multiple feature types from multi-layers separated. Finally, in order to assess the performances of our contributions, and based on the assessment that no public dataset exists for camera-based document image retrieval and spotting systems, we built a new dataset which has been made freely and publicly available for the scientific community. This dataset contains portions of document images acquired via a camera as a query. It is composed of three kinds of information: textual content, graphical content and heterogeneous content.