Nous proposons un système complet capable de retrouver des symboles dans des documents graphiques sans connaissance a priori. Nous nous basons sur une méthode de description structurelle qui permet de mettre en avant des régions pouvant contenir un symbole. A partir d'un découpage du document en chaînes de points, nous fusionnons successivement les régions entre elles en fonction d'un critère de densité et de convexité permettant la reconstruction de symboles potentiellement intéressant pour l'utilisateur. Un descripteur est ensuite calculé pour chacun de ses symboles, ce qui permet de faire une reconnaissance quand l'utilisateur soumet une requête. Afin de réduire le temps de réponse d'une requête nous avons développé une méthode d'indexation qui se base sur l'algorithme BIRCH en utilisant un descripteur robuste et discriminant. Puis nous montrons comment réduire davantage ce temps de réponse en combinant différentes règles de filtrage basées sur des descripteurs basiques. / A complete system able to find symbols in graphical document without a priori knowledge is proposed here. In a first place, this system is based on a structural method able to put in stress regions that may contain symbols. The document is represented by chain points that will be merged following a defined criteria. These merges allow potential symbols to be reconstructed. A descriptor is then calculated for each potential symbols, and the recognition can take place when the user submit a request. In order to speed up the retrieval, an indexing method based on BIRCH has been proposed by using a robust descriptor. Then we show that by combining filtering rules based on simple descriptors, we can rise the speed of the retrieval.

Dans cette thèse, nous nous concentrons sur comment les représentations parcimonieuses peuvent aider à augmenter les performances pour réduire le bruit, extraire des régions de texte, reconnaissance des formes et localiser des symboles dans des documents graphiques. Pour ce faire, tout d'abord, nous donnons une synthèse des représentations parcimonieuses et ses applications en traitement d'images. Ensuite, nous présentons notre motivation pour l'utilisation de dictionnaires d'apprentissage avec des algorithmes efficaces pour les construire. Après avoir décrit l'idée générale des représentations parcimonieuses et du dictionnaire d'apprentissage, nous présentons nos contributions dans le domaine de la reconnaissance de symboles et du traitement des documents en les comparants aux travaux de l'état de l'art. Ces contributions s'emploient à répondre aux questions suivantes: La première question est comment nous pouvons supprimer le bruit des images où il n'existe aucune hypothèse sur le modèle de bruit sous-jacent à ces images ? La deuxième question est comment les représentations parcimonieuses sur le dictionnaire d'apprentissage peuvent être adaptées pour séparer le texte du graphique dans des documents? La troisième question est comment nous pouvons appliquer la représentation parcimonieuse à reconnaissance de symboles? Nous complétons cette thèse en proposant une approche de localisation de symboles dans les documents graphiques qui utilise les représentations parcimonieuses pour coder un vocabulaire visuel / In this thesis, we focus on how sparse representations can help to increase the performance of noise removal, text region extraction, pattern recognition and spotting symbols in graphical documents. To do that, first of all, we give a survey of sparse representations and its applications in image processing. Then, we present the motivation of building learning dictionary and efficient algorithms for constructing a learning dictionary. After describing the general idea of sparse representations and learned dictionary, we bring some contributions in the field of symbol recognition and document processing that achieve better performances compared to the state-of-the-art. These contributions begin by finding the answers to the following questions. The first question is how we can remove the noise of a document when we have no assumptions about the model of noise found in these images? The second question is how sparse representations over learned dictionary can separate the text/graphic parts in the graphical document? The third question is how we can apply the sparse representation for symbol recognition? We complete this thesis by proposing an approach of spotting symbols that use sparse representations for the coding of a visual vocabulary

Les travaux décrits dans cette thèse apportent une contribution au problème de la navigation autonome de robots mobiles dans un contexte de vision indoor. Il s’agit de chercher à concilier les avantages des différents paradigmes d’architecture de contrôle et des stratégies de navigation. Ainsi, nous proposons l’architecture RHIZOME (Robotic Hybrid Indoor-Zone Operational ModulE) : une architecture unique de contrôle robotique mettant en synergie ces différentes approches en s’appuyant sur un système neuronal. Les interactions du robot avec son environnement ainsi que les multiples connexions neuronales permettent à l’ensemble du système de s’adapter aux conditions de navigation. L’architecture RHIZOME proposée combine les avantages des approches comportementales (e.g. rapidité de réaction face à des problèmes imprévus dans un contexte d’environnement dynamique), et ceux des approches délibératives qui tirent profit d’une connaissance a priori de l’environnement. Cependant, cette connaissance est uniquement exploitée pour corroborer les informations perçues visuellement avec celles embarquées. Elle est représentée par une séquence de symboles artificiels de navigation guidant le robot vers sa destination finale. Cette séquence est présentée au robot soit sous la forme d’une liste de paramètres, soit sous la forme d’un plan. Dans ce dernier cas, le robot doit extraire lui-même la séquence de symboles à suivre grâce à une chaine de traitements d’images. Ainsi, afin de prendre la bonne décision lors de sa navigation, le robot traite l’ensemble de l’information perçue, la compare en temps réel avec l’information a priori apportée ou extraite, et réagit en conséquence. Lorsque certains symboles de navigation ne sont plus présents dans l’environnement de navigation, l’architecture RHIZOME construit de nouveaux lieux de référence à partir des panoramas extraits de ces lieux. Ainsi, le robot, lors de phases exploratoires, peut s’appuyer sur ces nouvelles informations pour atteindre sa destination finale, et surmonter des situations imprévues. Nous avons mis en place notre architecture sur le robot humanoïde NAO. Les résultats expérimentaux obtenus lors d’une navigation indoor, dans des scenarios à la fois déterministes et stochastiques, montrent la faisabilité et la robustesse de cette approche unifiée. / The work described in this dissertation is a contribution to the problem of autonomous indoor vision-based mobile robot navigation, which is still a vast ongoing research topic. It addresses it by trying to conciliate all differences found among the state-of-the-art control architecture paradigms and navigation strategies. Hence, the author proposes the RHIZOME architecture (Robotic Hybrid Indoor-Zone Operational ModulE) : a unique robotic control architecture capable of creating a synergy of different approaches by merging them into a neural system. The interactions of the robot with its environment and the multiple neural connections allow the whole system to adapt to navigation conditions. The RHIZOME architecture preserves all the advantages of behavior-based architectures such as rapid responses to unforeseen problems in dynamic environments while combining it with the a priori knowledge of the world used indeliberative architectures. However, this knowledge is used to only corroborate the dynamic visual perception information and embedded knowledge, instead of directly controlling the actions of the robot as most hybrid architectures do. The information is represented by a sequence of artificial navigation signs leading to the final destination that are expected to be found in the navigation path. Such sequence is provided to the robot either by means of a program command or by enabling it to extract itself the sequence from a floor plan. This latter implies the execution of a floor plan analysis process. Consequently, in order to take the right decision during navigation, the robot processes both set of information, compares them in real time and reacts accordingly. When navigation signs are not present in the navigation environment as expected, the RHIZOME architecture builds new reference places from landmark constellations, which are extracted from these places and learns them. Thus, during navigation, the robot can use this new information to achieve its final destination by overcoming unforeseen situations.The overall architecture has been implemented on the NAO humanoid robot. Real-time experimental results during indoor navigation under both, deterministic and stochastic scenarios show the feasibility and robustness of the proposed unified approach.