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Saillance et non-accidentalité : la vision humaine comparée à des algorithmes a-contrario

le 22 septembre 2015
14h00

Thèse de Samy BLUSSEAU (CMLA)

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Dans cette thèse, nous comparons la vision humaine à des algorithmes de vision par ordinateur, basés sur un modèle mathématique appelé théorie a-contrario.

Pour cela, nous nous concentrons sur deux taches visuelles dont la modélisation d'une part, et l'expérimentation psychophysique d'autre part, sont simples. Celles-ci consistent dans le groupement perceptuel d'éléments orientés appelés patchs de Gabor. Dans la première tache il s'agit de détecter des alignements, et dans la seconde des courbes, soit des configurations plus générales d'éléments en bonne continuation. Dans les deux cas, des expériences psychophysiques ont été menées afin de collecter des données sur la perception visuelle humaine dans un contexte de masquage.

Le principe de non-accidentalité désigne le fait que les relations spatiales entre des éléments prennent un sens pour la perception lorsqu'il semble invraisemblable qu'elles soient le fruit du hasard. Ce principe trouve une formalisation dans la théorie a-contrario, qui est utilisée en vision par ordinateur pour déterminer des seuils de détection en accord avec la non-accidentalité.

Dans cette thèse, les méthodes a-contrario sont appliquées dans l'implémentation de deux algorithmes conçus pour détecter respectivement des alignements et des courbes non-accidentels.

Ces algorithmes ont joué le rôle de sujets artificiels dans nos expériences. Les données expérimentales des sujets humains ont donc été comparées aux algorithmes sur les mêmes taches, conduisant à deux principaux résultats. Premièrement, le Nombre de Fausses Alarmes (NFA), qui est la mesure scalaire de non-accidentalité dans la théorie a-contrario, est en forte corrélation avec les taux de détection obtenus par les sujets humains sur un large éventail de stimuli. Deuxièmement, les réponses des algorithmes ressemblent précisément à celles de la moyenne des sujets humains.









La contribution de cette thèse est donc double. D'une part, elle valide de façon rigoureuse la pertinence des méthodes a-contrario dans l'estimation de seuils perceptuels, et leur application en vision par ordinateur. D'autre part, elle souligne l'importance du principe de non-accidentalité dans la vision humaine.

Dans le but de rendre ces recherches reproductibles, les méthodes décrites dans la thèse ont été publiées dans le journal IPOL. Ces publications fournissent le détail des algorithmes, leur code source commenté, ainsi qu'une démonstration en ligne pour chacun d'eux.


Type :
Thèses - HDR
Lieu(x) :
Campus de Cachan
Bâtiment Laplace, Salle Renaudeau, R-de-Ch.




Page personnelle

Jury de thèse

Directeurs de thèse :

  • MOREL Jean-Michel
    (CMLA - ENS Cachan, Cachan)
  • GROMPONE Raffaele
    (CMLA - ENS Cachan, Cachan)

Rapporteurs :
WAGEMANS Johan (Leuven, Belgium)
PERRINET Laurent (INT, Marseille)

Membres du Jury :

  • ALMANSA Andrés
    (LTCI - Telecom ParisTech, Paris)
  • SARTI Alessandro
    (CAMS, Paris)
  • GOUSSEAU Yann
    (LTCI - Telecom ParisTech, Paris)


Mots-clés

algorithmes de regroupement perceptuel
computer vision
perception visuelle
traitement d'images
visual perception

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