Contribution de l'approche neuromimétrique à l'analyse du mouvement dans une séquence d'images

Contribution of neural approach to motion analysis in image sequences

• Auteur / Autrice : Abdelaziz Yacoubi
• Direction : Vincent Devlaminck
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Électronique
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Lille 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Perception visuelle du mouvement

Imagerie (technique)

Réseaux neuronaux (informatique)

Connexionnisme

Résumé

Le travail présenté dans cette thèse porte sur l'utilisation des réseaux de neurones pour la minimisation de fonctionnelles avec comme application particulière l'estimation du mouvement dans des séquences d'images. Dans une première étape, nous décrivons les notions fondamentales indispensables à la définition d'un neurone formel et ses variantes, les principaux types de réseaux constitues de tels neurones parmi les plus connus, et nous présentons plus particulièrement le modelé de hopfield. Dans une seconde étape, nous rappelons l'état des diverses techniques classiques existantes sur l'analyse du mouvement 2d. Apres avoir étudié dans un premier temps, un réseau de neurones destine à l'estimation du mouvement base sur des considérations physiologiques et anatomiques du système visuel, qui reprend des travaux antérieurs sur le sujet, nous mettons en évidence les limitations de ce réseau, ce qui nous a amène à proposer et à développer une autre approche du problème. Celle-ci ne prend pas en compte la complexité biologique. Le réseau propose est vu comme un système destine à la minimisation de fonctionnelles. La méthode consiste à transcrire le problème en termes d'états qui sont les variables discrètes représentant les deux composantes du paramètre à estimer. Chaque composante est alors déduite par une somme des états des neurones d'un réseau associe. Nous caractérisons la fonction d'énergie associée au réseau et nous appliquons celui-ci au cas particulier des fonctionnelles basées sur les méthodes différentielles en estimation de mouvement. Afin de satisfaire le critère de rapidité du processus de convergence, nous étudions différentes stratégies de parcours du réseau. Enfin, nous comparons les résultats avec ceux fournis par les méthodes classiques d'estimation du mouvement de façon à valider les solutions obtenues par le réseau propose.