Une des approches dominantes pour la reconnaissance d'objets est basée sur les caractéristiques locales. La méthode utilise la description locale calculée au voisinage de points d'intérêt. La détection de points d'intérêt est une première étape dans le processus de la mise en correspondance et de la reconnaissance. L'approche par apparences locales a permis d'améliorer et d'accélérer considérablement la recherche d'images dans des bases de données. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche pour la détection de points caractéristiques d'une image. Cette approche est invariante aux transformations géométriques et photométriques, qui apparaissent fréquemment entre les images prises dans des conditions différentes. Nous nous concentrons sur le problème d'invariance aux transformations affines. Cette transformation est particulièrement importante parce qu'elle permet de s'affranchir des problèmes de changements perspectives. Les approches précédentes apportent des solutions partielles, car certains paramètres de points d'intérêt ne sont pas estimés de façon invariante aux changements affines. Nous avons proposé une solution générique à ces problèmes. Notre méthode est réellement invariante aux transformations affines, y compris aux changements d'échelle importants. Les images sont caractérisées par des ensembles de descripteurs calculés en des points caractéristiques détectés automatiquement. Une mesure de ressemblance permet d'établir des correspondances entre les points. Ces correspondances sont ensuite utilisées pour calculer la géométrie qui lie les images. Dans le contexte de la recherche d'images les descripteurs sont utilisés pour retrouver des points similaires dans la base et par conséquent des images similaires aux images requêtes. Les résultats expérimentaux pour la mise en correspondance et la recherche d'images montrent que notre approche est très robuste et efficace même dans les cas de changements importants. Plusieurs études comparatives effectuées dans cette thèse montrent l'avantage de cette méthode par rapport aux approches existantes présentées récemment dans la littérature.

Le travail de cette thèse s'inscrit dans le cadre de la modélisation et de la reconnaissance d'objets par leur apparence et par des descripteurs locaux. Nous partons, dans une première partie de cette thèse, d'images d'où sont extraits des contours puis des segments approchant ces derniers. À partir de ces segments, nous calculons des descripteurs locaux, appelés quasi-invariants, qui ont la particularité d'être très stables par rapport à des changements modérés de point de vue. En stockant ces quasi-invariants dans une structure adaptée, et en modélisant un objet 3D par un ensemble limité de vues 2D, nous montrons qu'il est possible de reconnaître des objets sous tout angle de vue. La reconnaissance est obtenue en deux étapes. D'abord les quasi-invariants locaux entre image et modèles sont mis en correspondance en utilisant une méthode d'indexation. Ensuite, une vérification globale exprimant une cohérence géométrique permet de filtrer des appariements erronés et de sélectionner le modèle le plus semblable à l'image. Constatant des faiblesses dans l'extraction et dans le pouvoir discriminant des descripteurs initiaux, nous étendons ensuite notre approche pour fournir une méthode d'intégration avec toute une classe de méthodes locales existantes. Les résultats expérimentaux fournis par cette extension forment une validation complète de notre travail. Dans un deuxième temps, nous analysons le problème de la complexité algorithmique soulevé par le genre d'approches utilisées. En effet, nous montrons formellement que certaines méthodes d'indexation sont très mal adaptées à la reconnaissance par descripteurs locaux dès lors que ces descripteurs évoluent dans un espace de dimension élevée. La complexité est telle, que, dans certains cas, elle peut dépasser celle d'une comparaison séquentielle de tous les modèles et leurs descripteurs. Nous montrons quels sont ces cas, et ce qui peut être fait pour les éviter.