Vision artificielle : la reconnaissance d'objets

La reconnaissance d'objets est une branche de la vision artificielle et un des piliers de la vision industrielle. Elle consiste à identifier des formes pré-décrites dans une image numérique, et par extension dans un flux vidéo numérique…

Il ne faut pas confondre reconnaissance d'objets (en anglais : « object recognition » ou « shape recognition ») et reconnaissance de formes (« pattern recognition » en anglais). La première s'attache à reconnaître des formes géométriques dans une image, alors que la seconde cherche à identifier des motifs dans des données statistiques. La confusion vient du fait qu'on utilise souvent la reconnaissance de formes comme technique appliquée à la reconnaissance d'objets.

Tout d'abord objet d'algorithmes dirigés par l'homme, jusqu'en 1995 (tentatives de reproduire par un algorithme un raisonnement humain d'identification, comme par exemple dans « un vélo possède deux roues, un cadre ... »), la reconnaissance d'objets a fait l'objet de progrès importants par la suite au travers de la mise en œuvre de techniques d'apprentissage, comme par exemple les séparateurs à vaste marge. Ces techniques visent à faire exploiter des bases d'exemples positifs et négatifs (contre-exemples) par un algorithme de recherche de critères discriminants, c'est-à-dire de critères permettant de séparer au mieux les exemples des contre-exemples.

Quelques exemples concrets de traitement d'images

Contrôle de présence/absence

Sur des chaînes de production, on vérifie en bout de chaîne avec une caméra vidéo la présence d'une pièce dans un ensemble plus complexe. Pour cela bien souvent il suffit de faire un simple seuillage dans une région spécifique.

Contrôle du niveau de maturation des fruits sur une chaîne de conditionnement

 Il s'agit de reconnaître à la couleur et à la texture du fruit son degré de maturité et donc la catégorie sous laquelle il sera emballé puis vendu.

Construction et correction de cartes géographiques d'après des images satellites ou des images aériennes

On recale d'après des informations topographiques les images reçues, puis on les met sur la carte en correspondance avec les informations trouvées dans l'image : voies de communication, voies et plans d'eau, parcelles agricoles...

Surveillance et évaluation de la production agricole

 Il est possible de déterminer le degré de maturation des cultures, la quantité d'eau nécessaire pour l'irrigation, le rendement moyen... On peut ainsi établir des prévisions à large échelle de la récolte à venir.

Reconnaissance de l'écriture

 La reconnaissance de l'écriture manuscrite progresse de jour en jour. Elle est suffisamment opérationnelle pour que la majorité des adresses, même manuscrites, soient reconnues automatiquement sur le courrier postal.

Recherche d'image par le contenu

L'objectif de cette technique est de rechercher, parmi une base de données d'images, les images similaires à une image exemple, ou ayant certaines caractéristiques, par exemple rechercher toutes les images comportant un vélo.

Analyse de la vidéo

L'objectif de cette technique devenue une discipline depuis les années 2000 (lorsque la puissance des processeurs peu onéreux et en particulier des PC a permis des traitements puissants en temps réel) est d'interpréter les faits observés à l'image afin de signaler ou d'enregistrer des faits marquants. Le plus souvent, la caméra est fixe et observe les mouvements d'une scène. Les applications sont nombreuses : protection des biens (détection d'intrusion, détection d'objet abandonné ou déposé...), identification (biométrie faciale), Sécurité des personnes (détection de chutes de personnes, franchissement de rambardes, ...), animations (planchers animés selon les mouvements des danseurs en boîte de nuit), détection de feux (industriel, forêts, tunnels, ...), surveillance de tunnels (comptage, mesure de vitesse, détection de fuites/anomalies dans les plafonds), surveillance de tuyaux et autres process industriels, ...

Segmentation et suivi de cellules vivantes en microscopie

Cela permet d'analyser le comportement d'une population de cellules et ainsi de détecter certaines anomalies.

Analyse et authentification de tableaux

L'étude des niveaux des couleurs des pigments et des vernis permet une analyse approfondie des œuvres. Il est ainsi possible de voir les restaurations successives et d'identifier les faux.

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