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- W2308133923 abstract "Cette these porte sur la segmentation du masque capillaire dans un visage. Nous presentons dans ce manuscrit une etude sur la localisation et la caracterisation d'une chevelure dans une image. L'objectif de ces travaux est de proposer une methode permettant de definir automatiquement la zone capillaire avec la meilleure fiabilite possible afin de prendre en compte la grande variabilite de la representation d'une chevelure. La segmentation est effectuee par un traitement Matting qui est une methode de segmentation par approche regions. Cet algorithme separe une image en deux plans : un plan d'information qui represente la chevelure et un plan de fond. Il est initialise par la definition de marqueurs qui vont etre diffuses dans l'ensemble de l'image. L'obtention d'une bonne segmentation depend directement de la precision dans le placement de ces marqueurs. Nous definissons leurs positions par une analyse conjointe de trois parametres caracteristiques d'une chevelure : sa texture, sa teinte et sa position. Dans un premier temps, nous avons mis en place une analyse frequentielle pour caracteriser la texture. Nous utilisons un filtrage de l'image par un filtre passe-bande gaussien isotrope. Nous modelisons un masque de localisation des zones frequentielles similaires a la chevelure. Dans un second temps, nous avons mis en place une analyse couleur pour caracteriser la teinte. Nous utilisons un classifieur couleur qui represente la distribution du modele couleur par une distribution gaussienne sur chaque composante de chrominance dans l'espace couleur YCbCr. Une premiere information commune de localisation d'une chevelure est definie et est combinee par une methode de fusion de donnees basee sur le modele des fonctions de croyances transferables. Cette approche permet notamment la prise en compte de differents degres d'ignorance par la modelisation d'un etat d'incertitude. L'ajout de ce nouvel etat est particulierement adapte a notre algorithme de segmentation puisqu'il permet de controler la position des pixels dont l'etat est estime pendant le traitement Matting. Cette approche est ensuite optimisee par l'ajout d'une fonction d'affaiblissement basee sur la caracterisation de la localisation d'une chevelure autour du visage qui est le troisieme parametre capillaire caracteristique. Cette fonction permet de ponderer la fiabilite de nos sources de donnees par rapport a l'eloignement du visage. En effet plus un pixel est loin d'un visage moins il a de probabilite d'appartenir au masque capillaire. La segmentation capillaire est evaluee grâce a une analyse quantitative de la definition d'un masque de chevelure en comparaison avec une base de reference obtenue par une segmentation semi-manuelle. Enfin le masque capillaire est caracterise par trois descripteurs, un pour chaque parametre capillaire. Cette classification permet la description d'une chevelure par une approche similaire a une description cognitive faite par un observateur humain." @default.
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