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Système contextuel de reconnaissance structurelle de symboles, basé sur une méthodologie de construction d'objets. Mathieu Delalandre ¹ , Eric Trupin ¹ , Jean-Marc Ogier ² , Jacques Labiche ¹ ¹ Laboratoire PSI, Université de Rouen ² Laboratoire L3I, Université de La Rochelle - PowerPoint PPT Presentation
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CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
FRE 2645
Système contextuel de reconnaissance Système contextuel de reconnaissance structurelle de symboles, basé sur une structurelle de symboles, basé sur une méthodologie de construction d'objetsméthodologie de construction d'objets
Mathieu Delalandre¹, Eric Trupin¹, Jean-Marc Ogier², Jacques Labiche¹
¹ Laboratoire PSI, Université de Rouen² Laboratoire L3I, Université de La Rochelle
Jeudi 24 Juin 2004CIFED’04, La Rochelle
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
PlanPlan
Introduction Présentation du Système Cas d’Usage Conclusion & Perspectives
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
IntroductionIntroductionSystème de « traitement » de données Système de « traitement » de données
graphiques (1)graphiques (1)
Buts: extraction/structuration, indexation, apprentissage,
reconnaissance, rétro-conversion, interprétation Contenu sémantique de plus haut niveau
Sources: Plans techniques (Electriques, Architecturaux, .) Données Web images & semi structurées (PDF, XML, .) Parties graphiques sur les documents anciens Etc.
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
IntroductionIntroductionSystème de « traitement » de données Système de « traitement » de données
graphiques (2)graphiques (2)
données de plus haut
niveau sémantique
données de plus haut
niveau sémantique
Système de
contrôle
Librairie de
traitements
Base deConnaissances IHM
données graphiques
données graphiques
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
IntroductionIntroductionSystème de « traitement » de données Système de « traitement » de données
graphiques (3)graphiques (3)
Librairie de Traitements: Extracteurs structurels: régions,
squelette/contours, plages, segmentation, suivi de trait, etc.
Combinaison d’extracteurs
Base de connaissances: Formalismes: règles, graphes, etc. Connaissances descriptives et stratégiques
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
IntroductionIntroductionSystème de « traitement » de données Système de « traitement » de données
graphiques (4)graphiques (4)
Système de contrôle: Mode de contrôle: pilotage de traitements, SMA,
blackboard Contextuel / non contextuel
Le bruit La dimension
Near
L’environnement graphique
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IntroductionIntroductionPositionnement de notre système (1)Positionnement de notre système (1)
Postulat: Combinaison d’extracteurs Connaissances descriptives & stratégiques Système contextuel Méthodologie de construction d’objets
Object-Process Methodology (OPM): Traitements, Objets Relations (E/S, Héritage, Agrégation, Attribution)
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
IntroductionIntroductionPositionnement de notre système (2)Positionnement de notre système (2)
S1
S2
S3
G1
G2
G1 S1 G2 S2
G4
G3
G3 S1G2 S2G4 S3
S3 : G4 G2 S2S1 : G3 ‘G1’ G2 S2
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
IntroductionIntroductionPositionnement de notre système (3)Positionnement de notre système (3)
S1
S2
S3
G1
G2
G4
G1 S1G2 S2 ; S3
G2 S2G4 S3
OPD
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
Présentation du SystèmePrésentation du SystèmeIntroductionIntroduction
données de plus haut
niveau sémantique
données de plus haut
niveau sémantiquersOPM
PSILib Base deConnaissances
XMLIHM
données graphiques
données graphiques
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
Présentation du SystèmePrésentation du SystèmePSILibPSILib
Prétraitements Filtrage ng, binarisation, morphologie, segmentation bruit/forme Estimateurs bruit (morphologique, impulsionnel)
Extracteurs primitives statistiques Fourier-Mellin, Zernike, sondes circulaires, géométriques KPPV
Extracteurs primitives structurelles Régions (inclusion, voisinage, contrainte) Lignes (squelette/contour, segmentation, polygonisation, arc, courbe) Librairie d’appariement de graphes
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
Présentation du SystèmePrésentation du SystèmeXML-IHM et Base de ConnaissancesXML-IHM et Base de Connaissances
IHM Etude et conception (XMLdipi, MandaraxEditor) Apprentissage (XMLgml, ojgBE) Recherche et navigation (QuiltRAG, 2iRDF) Evaluation (XMLibi)
Base de connaissances Formalismes: règles, graphes, vecteurs de primitives, etc. Représentation: XML, SVG, XGMML, RuleML, RDF
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
Présentation du SystèmePrésentation du SystèmeRule based System for OPMRule based System for OPM (1) (1)
Opérateurs: Interface (traitement ou chaîne de traitements) Contrôle : RuleML définition du système « en tout interprété »
Règles : {F, P, Q} F : base de faits P : base de prédicats Q : la requête
Prédicats : {Pr, O, S, R} {Pr} Traitement {O} Objet(s) {S} Paramètre(s) {R} Règle(s)
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
Présentation du SystèmePrésentation du SystèmeRule based System for OPMRule based System for OPM (2) (2)
rsOPM
TraitementsBase de
Connaissances
OPM/OPD: OPD global est formalisé implicitement
via la base de règles et via les bases de connaissances associées
OPD local est construit lors du processus d’inférence
Objets et Règles
Règles
Objets &Paramètres
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
Cas d’UsageCas d’UsageIntroductionIntroduction
Symbol Contest GREC’03: 20 symboles électriques et
architecturaux segmentés 9 séries de tests de 100
images dégradées
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
Cas d’UsageCas d’UsageEtape I: Prétraitement contextuelEtape I: Prétraitement contextuel
Opérateurs d’évaluation: bruit impulsionnel et bruit morphologique
10 de prédicats Opérateurs de filtrage:
restauration, ‘filtrage léger’, restitution, ‘filtrage lourd’, segmentation
Bruit impulsionnel Bruit morphologique
(v,s)fp (e,s)frp (e,ns)dxp
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Cas d’UsageCas d’UsageEtape II: Reconnaissance OPM (1)Etape II: Reconnaissance OPM (1)
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
Cas d’UsageCas d’UsageEtape II: Reconnaissance OPM (2)Etape II: Reconnaissance OPM (2)
Sym1 (Aa, Ae, Ah, Eb, Ee) Node01 (Ec, Ed, Ef, Eh)
Node02 (Ac, Ad, Ai, Ea, Eg, Ei) Node04 (Ab, Af, Ag, Aj, Ej)
GrapheDe Région
ReconnaissanceStatistique
ReconnaissanceStructurelle
Image Label
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Cas d’UsageCas d’UsageRésultats (1)Résultats (1)
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
Cas d’UsageCas d’UsageRésultats (2)Résultats (2)
Résultats Contest GREC
70
75
80
85
90
95
100
tests
% r
eco
nn
aiss
ance
P1
P2
OPM
CIFED’04 : Jeudi 24 Juin 2004
Conclusion & PerspectivesConclusion & Perspectives
Conclusion Système « adaptable » Combinaison d’approches Tire partie de la structuration des connaissances
hétérogènes: Pour l’adaptation au contexte Pour l’accroissement de ses capacités de reconnaissance
Perspectives Extracteurs structurels « lignes » Cas d’usage (indexation, interprétation, etc.)