Les relations spatiales entre les différentes régions d'une image jouent un rôle important dans les domaines de la reconnaissance des formes, vision par ordinateur, interprétation de scènes et plus particulièrement dans les tâches liées aux domaines des systèmes d'informations géographiques (GIS) et de la navigation autonome des robots mobiles. L'être humain est très habile dans l'estimation et la déduction de l'ensemble de ces relations. Nos déductions restent très précises malgré l'ambiguïté liée à la définition de ces relations. L'objectif de cette thèse est de proposer une méthode d'inférence quantitative des relations spatiales directionnelles. Nous nous sommes intéressés au problème suivant: déduire les relations spatiales entre deux régions A et C connaissant celles qui les relient à une troisième région B. On est confronté à ce genre de problèmes chaque fois qu'on doit chercher notre direction en utilisant un plan, on se positionne par rapport à certains repères pour déduire notre direction. Nous présentons tout d'abord une étude des modèles de représentation quantitative des relations spatiales directionnelles. Ces modèles reposent essentiellement sur la théorie de la logique floue pour quantifier l'ensemble de ces relations. Nous nous sommes inspirés dans la suite de l'un de ces modèles pour définir une nouvelle représentation, celle-ci nous a permis de représenter à la fois l'information angulaire nécessaire pour quantifier les différentes relations spatiales directionnelles et l'information de distance utile pour l'étape de déduction. Dans la plupart des cas, cette information métrique n'est pas disponible ou impossible à déterminer. Alors, on est amené à déduire des nouvelles relations en utilisant uniquement l'information angulaire. Pour étudier ces cas, nous avons utilisé un réseau d'agrégation floue pour déterminer les degrés des quatre relations spatiales directionnelles de base entre deux régions A et C connaissant uniquement les degrés de ces relations entre les deux régions A et B et entre les deux régions B et C. Un algorithme d'apprentissage a été proposé pour déterminer les différents paramètres du réseaux (structures et opérateurs utilisés). Dans le but de justifier les résultats obtenus, nous avons effectué une étude probabiliste du problème d'inférence. Nous avons déterminé la probabilité de trouver un point C dans la direction γ par rapport à un point A étant donné qu'il est placé dans la direction β par rapport à un autre point B, lui même situé dans la direction α par rapport au point A. Cette étude à été effectuée pour différentes distributions de points dans le plan. La probabilité de positionner le point C dans le plan étant donné les deux paramètres α et β a été déterminée pour toute distribution continue des points dans le plan. Vu que la majorité des modèles de représentation des relations reposent sur les relations spatiales entre les différents points des deux objets, ces résultats constituent la base d'une méthode d'inférence probabiliste des relations spatiales directionnelles entre objets.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00000633 |
| Date | 12 1900 |
| Creators | Dehak, Sidi Mohammed Réda |
| Publisher | Télécom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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