La détection de la peau constitue une phase primordiale de prétraitement dans plusieurs applications telles que la vidéo surveillance et le filtrage d'Internet. Toutefois, c'est une tâche difficile à accomplir étant donné la diversité des couleurs de la peau et la variété des conditions de prise de vue. Dans l'objectif de surmonter ces dernières contraintes, nos travaux de thèse consistent à définir un modèle robuste de la distribution de la peau capable de différencier les pixels de peau de ceux de non-peau dans des images variées. Notre modélisation est fondée sur le concept des modèles graphiques probabilistes connus par leur intuitivité et efficacité pour la représentation d'une distribution jointe de probabilités sur un ensemble de variables aléatoires, plus particulièrement les arbres indexant des probabilités. En vue de définir le modèle de l'arbre idéal indexant la distribution de la peau, nous avons proposé trois approches différentes : le modèle d'arbre de dépendances à b probabilité peau et non peau, le modèle de mélange des arbres et celui de leur combinaison. Le modèle d'arbre de dépendances à bi-probabilité peau et non peau proposé, exploite les propriétés d'interclasse et d'intra classe entre les deux classes peau et non peau ainsi que les interactions entre un pixel et ses voisins que nous traduisons par un arbre de dépendance optimal. L'arbre élaboré est un arbre idéal unique indexant conjointement les distributions de probabilités peau et non peau. Le modèle de mélange des arbres est proposé pour remédier à la multiplicité des arbres de dépendances optimaux possibles sur un graphe. L'entité du mélange proposée concerne aussi bien les structures des arbres considérés que les probabilités portées par ces dernières. Ainsi, l'arbre idéal indexant probabilité peau est l'arbre résultant du mélange portant la probabilité du mélange. Quant au modèle de combinaison des arbres élaboré, il constitue une approche alternative au mélange proposé visant l'exploitation des différent informations emmagasinées dans les différents arbres de dépendances optimaux possibles. Un fondement théorique est présenté dans cette thèse pour déterminer la meilleure approche à adopter, le mélange des arbres ou la combinaison des arbres, et ce en fonction des arbres de dépendances optimaL considérés. Les expérimentations réalisées sur la base Compaq montrent l'efficacité et la faisabilité de nos approches. En outre, des études comparatives entre n< modèles de peau et l'existant prouvent qu'en termes de qualité et de quantité des résultats obtenus, les modèles proposés permettent de discriminer les pixels de peau et ceux de non peau dans des images couleurs variées.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00838214 |
| Date | 20 December 2008 |
| Creators | El Fkihi, Sanaa |
| Publisher | Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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