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Reconnaissance de symboles à partir de schémas électriques

Soutenance de Stage Master GI

Maître de stage : Mlle Elise GABARRATuteur : M. Sébastien ADAM

Romain Raveaux( Double cursus Master GI et Master GEII )

07/2006

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Le déroulement de la soutenance

Présentation

1. Problématique : reconnaissance de symboles

2. Etat de l’art

3. Réalisationsa. Approche statistique et combinaison de classifieursb. Approche structurelle, classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusions et perspectives

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1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Le déroulement de la soutenance

Rétro conversion

Problématique : reconnaissance de symboles

Le traitement automatique du document

Analyse de document graphique

Structure générale des systèmes d’analyse

Bilan des savoir-faire et des verrous technologiques

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Le déroulement de la soutenanceLes différents points de vue des processus de reconnaissances

Les systèmes de recherche dans une base de documents

Les systèmes de détection/reconnaissance des symboles dans un document complet.

Les systèmes de « simple » reconnaissance

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Rétro conversion

Processus de

RDF

Modèles

InconnuClasse du symbole identifiée

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1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Le déroulement de la soutenance

Rétro conversion

Schéma électrique

Le traitement automatique du document

Analyse de document graphique

Structure générale des systèmes d’analyse

Bilan des savoir-faire et des verrous technologiques

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Le déroulement de la soutenance Contexte IndustrielDéveloppement de logiciel de schématique électrique (CAO/DAO)Projet européen EPEIRES (Évaluation des PErformances de l'Interprétation et de la REconnaissance de Symboles)

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Rétro conversion

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Le déroulement de la soutenance

Présentation

1. Problématique : reconnaissance de symboles

2. Etat de l’art

3. Réalisationsa. Approche statistique et combinaison de classifieursb. Approche structurelle, classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusions et perspectives

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Le déroulement de la soutenanceEtat de l’art de la reconnaissance de symboles

Trois types d’approches

Approches statistiques

Approches structurelles

Approches syntaxiques

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Bibliographie

[RAM 05] « De l’appariement de graphes symboliques à l’appariement de graphes numériques : Application à la reconnaissance de symboles », Rashid Jalal Qureshi, Jean-Yves Ramel, Hubert Cardot.

[FIL 92] Filipski A.J., Flandrena R., « Automated Conversion of Engineering Drawings to CAD form », Proc. IEEE, vol. 80, n°7, p. 1195-1209, 1992.

[Jean-Marc Ogier et Sébastien Adam 06] Chapitre 7 : « Documents graphiques : de la rétro conversion à la recherche d’information »

[DOR 95] DORI D., « Vector-Based Arc Segmentation in the Machine Drawing Understanding System Environment », IEEE PAMI, vol. 17, n°11, p. 1057-1068, 1995.

BELAID A., TOMBRE K. (1992) "Analyse de documents : de l'image à la sémantique", Actes de CNED'92, Bigre No 80, pp. 3-29.

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Le déroulement de la soutenanceApproches statistiques

Le Symbole image est projeté sous forme de vecteur de caractéristiques numériques.

L’image est donc ramenée à un espace à N dimensions.

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Approche statistique

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Le déroulement de la soutenanceApproches statistiques

Exemple de caractéristiques :1. Les moments invariants de Zernike

2. Les descripteurs de Fourier – Melin

3. Les moments de Legendre

Signature Radon

Pattern Recognition, Vol. 29, No. 4, pp. 641-662, 1996, “FEATURE EXTRACTION METHODS FOR CHARACTERRECOGNITION--A SURVEY”

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Approche statistique

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Le déroulement de la soutenanceApproches structurelles

Un symbole peut être décrit à partir des primitives le constituant (composantes connexes, occlusions, segments, arcs…) et des relations entre ces primitives (voisinage, connexions, parallélisme).

Contextual System of Symbol Structural Recognition based on an Object-Process Methodology.Mathieu Delalandre and Eric Trupin and Jean-Marc Ogier and Jacques Labiche

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Approche structurelle

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Le déroulement de la soutenanceApproches syntaxiques

Modélisation par un ensemble de règles.

Phase de reconnaissance :- Vérification des grammaires de production

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Approche syntaxique

MMC MEM CRF

[CHA 01] Chang M.T. and Chen S.Y., « Deformed trademark retrieval based on 2D pseudo-hiddem Markov model », PR, vol. 34, p. 953–967, 2001.

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Le déroulement de la soutenanceEtude de solutions

Il n’existe pas de solution générique• Dépendance au contexte d’acquisition de l’image.

• Dépendance au type de symbole à traiter.

• Nombre de classes du problème.

• L’objectif à atteindre.

Confronter des approches bien différentes• Obtenir des erreurs non corrélées.

• Comparatif

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Analyse

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Le déroulement de la soutenance

Présentation

1. Problématique : reconnaissance de symboles

2. Etat de l’art

3. Réalisationsa. Approche statistique et combinaison de classifieursb. Approche structurelle, classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusions et perspectives

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Le déroulement de la soutenanceApproche statistique et combinaison de classifieurs

Principe : Extraction de caractéristiques

Classification

Combinaison parallèle

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Approche statistique

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Le déroulement de la soutenanceApproche statistique et combinaison de classifieurs

Extraction de caractéristiques :

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Approche statistique

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Le déroulement de la soutenanceApproche statistique et combinaison de classifieurs

Classification de caractéristiques

• Classifieur 1 Plus Proche Voisin

Classifieur : Classification basée sur les moments de Zernike d’ordre 6

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Approche statistique

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Le déroulement de la soutenanceApproche statistique et combinaison de classifieurs

Classification de caractéristiques

Deux cas de figures :

•Distance entre deux vecteurs :

Distance euclidienne.

•Distance entre deux matrices :

Chaque ligne représente un vecteur de caractéristiques d’une composante connexe.

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Approche statistique

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Le déroulement de la soutenanceApproche statistique et combinaison de classifieurs

Classification de caractéristiques

Matrice M1 :

Vecteur A1 [ 13.545152 ; 0.788149 ; 2.686930 ]Vecteur A2 [ 13.562704 ; 0.780961 ; 2.679942 ]Vecteur A3 [13.545152 ; 0.788149 ; 2.686930 ]

Matrice M2 :

Vecteur B1 [ 6.216766 ; 0.416909 ; 4.637786 ]

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Classification

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Le déroulement de la soutenanceApproche statistique et combinaison de classifieurs

Matrice M1 :

Vecteur A1 [ 13.545152 ; 0.788149 ; 2.686930 ]Vecteur A2 [ 13.562704 ; 0.780961 ; 2.679942 ]Vecteur A3 [13.545152  ; 0.788149 ; 2.686930 ]

Matrice M2 :

Vecteur B1 [ 6.216766 ; 0.416909 ; 4.637786 ]

B1 Dummy (fictif)

A1 D(A1,B1) |A1|

A2 D(A2,B1) |A2|

A3 D(A3,B1) |A3|

Matrice de pondération

B1 Dummy (fictif) Dummy (fictif)

A1 0 1 0A2 0 0 1A3 1 0 0

Matrice d’assignement

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Recherche opérationnelle

• Recherche de la matrice d’assignement par la méthode hongroise.•SCHÖNAUERS [SHO 03]

• “Distances and expression measures”,Sandrine Dudoit and Robert Gentleman, Bioconductor short course Summer 2002

D(M1,M2) = D(A3,B1) + D(A1) + D(A2)

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Le déroulement de la soutenanceApproche statistique et combinaison de classifieurs

Combinaison parallèle

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Combinaison

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Le déroulement de la soutenance

Présentation

1. Problématique : reconnaissance de symboles

2. Etat de l’art

3. Réalisationsa. Approche statistique et combinaison de classifieursb. Approche structurelle, classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusions et perspectives

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Le déroulement de la soutenanceApproche structurelle et classification de graphes

Du symbole au graphe :

- Construction à partir des éléments vectorisés.

- Graphe de jonctions

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Représentation

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Le déroulement de la soutenanceApproche structurelle et classification de graphes

Attributs nominaux :

Etiquetage des nœuds :

- Le degré du nœud

Etiquetage des arêtes :

- L’alignement entre deux points.

- Le type de liaison : Arc ou Vecteur

- La taille de liaison : Discrétisation en Grand ou Petit. Clustering

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Représentation

v 1 J1v 2 J3v 3 J1v 4 J1v 5 J2v 6 J3v 7 J2v 8 J1u 1 2 vec_qqc_gu 2 3 vec_qqc_gu 2 6 vec_h_gu 4 5 vec_h_pu 5 6 vec_v_gu 6 7 vec_v_gu 7 8 vec_h_p

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Le déroulement de la soutenanceApproche structurelle et classification de graphes

Le problème tourne en une classification degraphes. Comment comparer des graphes ?

- Difficulté : établir une distance entre graphes.

Description structurelle du symbole.

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Classification de graphes

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Le déroulement de la soutenanceDistance entre graphe

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Distance

• Notion de distance :

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Le déroulement de la soutenanceDistance entre graphe

Distance d’édition•Représente la séquence d'édition visant à minimiser la somme des coûts des opérations élémentaires permettant de transformer un graphe en un autre.

- Opération d’insertion- Opération de substitution- …

•Une complexité algorithmique exponentielle dans le pire des cas. Problème NP complet.

•Si les coûts des opérations élémentaires sontsymétriques, il s'agit d'une métrique.

•Les coûts des opérations doivent être déterminés en fonction de l'application .•Cette distance n'est pas normalisée

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Distance

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Le déroulement de la soutenanceMesure de dissimilarité

Pour pallier ce handicap, l’explosion combinatoire, nous optons pour une approximation :

Graph Probing [D. P. Lopresti and G.T. . Wilfong, “A fast technique for comparing graph representations with applications to performance evaluation” ]

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Mesure

Le Graph Probing s'applique aux graphes non orientés● La structure d'arcs d'un noeud donné – Considérant ‘a’ étiquettes d'arcs : – La structure d'arcs d'un noeud est un ‘2a’-tuple d'entiers non négatifs – Le noeud a exactement xi arcs entrants étiquetés li, et yj noeuds sortant étiquetés lj● Probe1 : Combien de noeuds étiquetés « J2 » sont présents dans le graphes ? ● Probe2 : Combien de noeuds disposant d’une structure d'arcs donnée sont présents dans le graphe ?

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Le déroulement de la soutenanceMesure de dissimilarité

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Dissimilarité entre objets

● Graph probing distance respecte les conditions 1,3 et 4 de la définition d'une métrique, mais pas la propriété 2.● Graph probing peut être calculé en tempslinéaire● Relation entre graph probing et distanced'édition :

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Le déroulement de la soutenanceMesure de dissimilarité

G1

G2

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Graphes

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Le déroulement de la soutenanceMesure de dissimilarité

N

G1 G2

3 5

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Probe 1

Probe1 =

21

)21(

NiNi

NiNiabs

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Le déroulement de la soutenanceMesure de dissimilarité S

G1 G2

1 1

2 0

0 2

0 1

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Probe 2

21

)21(

SiSi

SiSiabs

Probe2 =

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Le déroulement de la soutenanceAppariement de graphes : Corrélation

Mesure de dissimilarité : Graph Probing

Taux de corrélation

Graph Probing

Kendall 0.6824176

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Evaluation

Etude du comportement du Graph Probing : E. Barbu, R. Raveaux, H. Locteau, S. Adam, P. Héroux, E. Trupin, "Graph Classification Using Genetic Algorithm and Graph Probing Application to Symbol Recognition“ Lecture Notes in Computer Science, 2006.

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Le déroulement de la soutenanceAnalyse de résultats

Problèmes : Approche statistique • Sensible aux caractéristiques d’acquisition de l’image.• Coûteuse en temps:Extraction + combinaison de classifieurs

Problèmes : Approche structurelle• Vectorisation imprécise Solution possible:

LOCTEAU H., RAVEAUX R., ADAM S., LECOURTIER Y., HEROUX P., TRUPIN E. « Approximation of Digital Curves Using a Multi-Objective Genetic Algorithm »; Lecture Notes in Computer Science 3926, 2006.

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Comparaison

Base GREC Base Electrique

Approche statistique

Approche structurelle

Approche statistique

Approche structurelle

Top 1 0.8734 0,7325 0.2142 0,5654

Top 5 0.9216 0,8855 0.7678 0,7486

Top 10 1 1 0.875 0,8928

Top 15 0.9464 1

Top 20 0.9642 1

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Le déroulement de la soutenanceConclusion

• Bilan :- Méthode statistique associée à une combinaison de classifieurs.

- Méthode structurelle: 2 types de graphe Comparaison de mesures de dissimilarité entre graphes.

- Réseau de symboles [MES 93]

• Prospection : - Combinaison statistico/strcuturelle- Tester et valider l’approche en réseau de symboles.- Etudier des méthodes d’appariements de graphes.

« A Comparative Study of Ant Colony Optimization and Reactive Search for Graph Matching Problems. » Sébastien Sorlin

- Tenir compte d’éléments externes à l’imagette. - Information spécifique au domaine.

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Bilanhttp://algoreco.free.fr

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Le déroulement de la soutenanceFin

• Merci de votre attention

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Des questions ?

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Le déroulement de la soutenanceReprésentation structurelle

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Probe 2

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38

Le déroulement de la soutenanceRéseau

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Probe 2

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Le déroulement de la soutenanceDocuments graphiques

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Rétro conversion

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Le déroulement de la soutenancePluralité des données graphiques

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Rétro conversion

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Le déroulement de la soutenanceFaible densité de pixels

1. Introduction

2. Etat de l’art

3. Réalisations a. Approche statistique b. Classification de graphes

4. Analyse de résultats

5. Conclusion

Rétro conversion

Symbole GREC 250 000 pixels

Symbole base Elec

1600 pixels


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