Le développement d'un ensemble de méthodes robustes de détection d'indices visuels dans des images en provenance de l'Internet permet à Adamentium de détecter des corps et même de déterminer leurs postures !

Le traitement automatique des images en provenance d'Internet présente de nombreuses difficultés :

• Les images sont souvent fortement compressées avec pertes, notamment sous des formats comme JPEG ou GIF.
• Les paramètres d'acquisition sont inconnus, (focale de l'appareil, photographie analogique ou numérique, images scannées etc…).
• Les jeux de lumière peuvent engendrer de faux contours dus aux ombrages et faire disparaître de vrais contours.
• Les angles de prise de vue limitent la reconnaissance de formes.
• Des images présentant des réflexions spéculaires saturent le capteur, et rendent une interprétation automatique difficile.

Depuis plusieurs années, Adamentium tente de résoudre les problèmes de segmentation et de mise en correspondance des images naturelles et des images issues d'Internet.

Des travaux de « filtrage anisotrope et filtrage non linéaire » permettent à Adamentium de développer de nouveaux schémas de segmentation et de restauration d'images (couleur et niveau de gris à base d'équations aux dérivées partielles). Nous disposons de méthodes de restauration et de détection précise de contours. Elles sont capables de préserver certaines petites structures de l'image, même si le taux de bruit est important.

Dans le cadre de travaux en stéréovision non calibrée et en analyse du mouvement dans des images couleur, nous avons développé toute une méthodologie robuste et efficace de mise en correspondance dans des images couleur.

Exemples d’analyses :

Redimensionnement
Anticrénelage
Corrections de luminosité
Filtre de texture chair
Axes des zones
Localisation des zones
Surfaces des zones

Axes de R&D :

Détection de posture
Indexation
Catégorisation