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Nous étudions les "crêtes" en tant que lignes d'intérêt naturelles pour leur utilité en vision artificielle, notamment pour la représentation d'objets pour la reconnaissance ; comme le suggère le vocable "ligne d'intérêt", notre objectif est de généraliser ou de compléter le concept de point d'intérêt utilisé dans de très nombreux travaux actuels. Nous donnons d'abord notre définition. Les points de crêtes sont les extrema directionnels, dans l'espace d'échelle, de l'image filtrée. Nous utilisons un filtre de type Laplacien. Ces points discrets sont connectés pour former des lignes de crêtes.…mehr

Produktbeschreibung
Nous étudions les "crêtes" en tant que lignes d'intérêt naturelles pour leur utilité en vision artificielle, notamment pour la représentation d'objets pour la reconnaissance ; comme le suggère le vocable "ligne d'intérêt", notre objectif est de généraliser ou de compléter le concept de point d'intérêt utilisé dans de très nombreux travaux actuels. Nous donnons d'abord notre définition. Les points de crêtes sont les extrema directionnels, dans l'espace d'échelle, de l'image filtrée. Nous utilisons un filtre de type Laplacien. Ces points discrets sont connectés pour former des lignes de crêtes. Les lignes de crêtes ainsi obtenues correspondent à l'axe central des formes, avec une information de largeur. Les crêtes, de par leur nature "ligne", sont très utiles pour représenter des formes allongées comme par exemple la silhouette d'un être humain ou une ligne de texte. Nous montrons l'utilisation des crêtes dans deux applications: la modélisation de personnes et la détection de textes.
Autorenporträt
Thi-Thanh-Hai Tran graduated in Information Technology from Hanoi University of Science and Technology in 2001. She got her MS and PhD degrees in Imagery Vision and Robotic at Grenoble Institute of Technology in 2002, 2006 respectively. She is currently lecturer/researcher at Computer Vision Department, MICA International Research Institute, HUST.