FR3010563A1

FR3010563A1 - DETECTION AND RECOGNITION OF OBJECTS.

Info

Publication number: FR3010563A1
Application number: FR1358615A
Authority: FR
Inventors: Madjid Maidi; Marius Preda
Original assignee: Telecom SudParis
Current assignee: Telecom SudParis
Priority date: 2013-09-09
Filing date: 2013-09-09
Publication date: 2015-03-13
Anticipated expiration: 2033-09-09
Also published as: FR3010563B1

Abstract

La présente invention concerne un procédé de détection et de reconnaissance d'un objet (1), dans lequel : - au moins une image (2) représentant l'objet (1) est capturée et enregistrée, - un prétraitement (10) est appliqué à ladite au moins une image (2), comportant une étape (14) visant à retrouver dans l'image (2) les composantes connexes de l'objet (1), - les contours de l'objet (1) sont détectés sur l'image (2) prétraitée, - des descripteurs associés aux contours de l'objet (1) sont calculés à partir de moments d'inertie invariants, et - ces descripteurs sont comparés avec des descripteurs contenus dans une base d'objets (4) afin de reconnaitre l'objet (1).The present invention relates to a method for detecting and recognizing an object (1), wherein: - at least one image (2) representing the object (1) is captured and recorded, - a pretreatment (10) is applied at said at least one image (2), comprising a step (14) aiming to find in the image (2) the connected components of the object (1), - the contours of the object (1) are detected on the pretreated image (2), - descriptors associated with the contours of the object (1) are computed from invariant moments of inertia, and these descriptors are compared with descriptors contained in a base of objects (4). ) in order to recognize the object (1).

Description

La pré.cc5." concer ihim".ie de détection et de reco 'ssance d'objets. La (-1,ftuti..:n et L recesse.ac.., l'objets est un (1..11.7, p e,;e,:d an; f et complexe de l'analyse d'images. Les méthodes connue sur le ; be:inenLtion des régions sailluite, de l'imi;7.e. Un syst' e de reconnaissav,cc contnte; ;cl.: -:..t d'autres pari êtres sous-jace; au protocole exp:.;rim.ey..,! du processus de traitc-meni ' L'une des difficultés én-).. pr.:iséit choix de l'approe.,.' 10 à utiliser. La mise au ri.nt d'un algorithme efficace doit répondre ami où l't ) ',:crimental n'est pas conte. dont sent p-<-:-; ,,::,...;nnues a priori, et dont les ressources sc».p.'c parfois ;Liini les nombreuse.: connues de se.T.,,rneation 15 celles qui o:nnent satisfaction pour la détection et la catégorisation d'in cïJc 'migrent diverrifi_éerl. et peu texturées. Cette hétérogénéité du contenu rend d';7.utant pls comple.;.c n d'où la nécessité d'analyse des propriétés distinctive La reconnaissance s sans n- délicate, ,..».,:-\r CC3 20 objets sont pch ihibes ictich.;Minn. La mo méthodes connues à la recot aissanco crobjci3 nthhtm,arés sont forcigc;;:u tion des contours de l'objet. Un contour correspond au chagg ent ; thics mie image. L'extraction des contours impli.r.ue le calcul du gradient d'in sus vo.uu. Pour ce faire, des filtres de convolution comme celui de Sob.el :la sont 25 cour-an., - aux images, -o;_.,.>,,ne décrit dans l'iLticle de J.C. Russ, -"Image Four,...T.:! Edition", CRC Press, Inc., 2'.)02. Le fiU.:, de lloberts ou le gaulent morphologirp.zc, comme décrit dans l'article dL ii2Meai:z et al., "Imu couleur, de l'acqu5.7i,'Ï:. au traitement", Dunod, 2004, sont également - de -ticti de couleur est de n e primordiale, 30 l'utilisation J. i. niv-'r.. . '.,lon des contours pouvant provi,:..uor la perte dc c ns contours, par cx,'..1ule dans le OÙ mn contour est col couleurs :inneLcs correspondant au m e nivem ; ris. Cette inform-1' P!rtinence et l'Lc.,nogénéité intégrée de diverses façons, not.,,,m,HriE.ent en fusionnant les contours dét1L; chaque canal de coule. Les :riéti.io.:les de calcul de dielit ,.ec riel, 3.ouvent utilisées introduites dans l'article d S. Di-Zenzo, 'A - ", Ce-...,7yuter Vision, Graphics and Image Processing, 116-12 , 1986, sont précises mais très exigeantes en 1-osso ellcul, .............. Jnt i.Iyalé par rapport à ses trois composantes en rcrchant la direction pour laquclk ses seel les plus ékes, comme établi dans la thèse de i...ctf-'rat de A. Pujol, ..2rla Cla,7 Sé.;.c.:".i../que d'Images".The subject of detection and recce of objects. The (-1, ftuti ..: n and L recesse.ac .., the objects is a (1..11.7, pe,; e,: d an; f and complex of the image analysis. methods known on the introduction of the regions of the earth, of the imitation 7. A system of recognizing the existence of other subterranean beings; protocol of the process of processing. One of the difficulties is that it selects the approach to be used. .nt of an effective algorithm must meet friend where the t) ': crimental is not tale. which feels p - <-: -; ,, ::, ...; nnues a priori, and whose resources sc <.p.'cc sometimes Liini the numerous: known of se.T ,, ,, 15 those who o .. nont satisfaction for the detection and the categorization of in migrate diversify. and little textured. This heterogeneity of the content renders it much more complex, hence the need for analysis of the distinctive properties of the recognition of the most delicate objects. pch ihibes ictich.; Minn. The methods known to the recoil of a crusher are nthhtm, ares are forcigc ;; u tion of the contours of the object. An outline corresponds to the chagg ent; thics mie image. The extraction of the contours implements the calculation of the gradient of in sus vo.uu. To do this, convolution filters such as that of Sobel, are given in the article, in the images, in the article of JC Russ, "Image Oven, ... T .: Editing ", CRC Press, Inc., 2 '.) 02. The method of the invention is described in US Patent Application Publication No. 5,377,459, which is incorporated herein by reference in its entirety and is incorporated by reference in its entirety. , are also - of-color is not essential, the use J. i. niv-'r ... The contours of the contours can be used to reduce the loss of contours by means of the ellipse in which the contour is colored: inodes corresponding to the same level; laugh. This information and continuity, which is integrated in various ways, such as by merging the sharp contours; each channel flows. The: dielit calculation methods, 3. used recently introduced in the article by S. Di-Zenzo, 'A -', Ce -..., 7yuter Vision, Graphics and Image Processing, 116-12, 1986, are precise but very demanding in 1-osso ellcul, .............. Jnt i.Iyalé in relation to its three components by ccrrch the direction for laquclk his the most esteemed ones, as established in the thesis of A. Pujol, "Claes, 7 Se.".

Un.7. fois ce initid, on pc7.1t e7p!oi..cr la carte d'intensités et d'orientations de gadietiL3 oLtenus comme tlle ou la détection du idcr si un point corr*,-f.:(7,nd à ut contour t'n non. Pour ce faire, un filtre connu, appelé le détecteur 'd C. y, est déc-,:it dans l'article de J. Crulny, 'A IEEE Tik:msactions on Pattern Analysis and Intell;:,ence, 8, p. 679-J98, 1986. cc. j phénomène d'hystérésis pour détecter un contour, seuls 1,7,E; r-nts corrutnn locaux ....oitarne. correspondant à des contours et consc7vés pour la proclipine étap ction. Un autre type plus avancé la détection de contours a ét.;. introduit dans l' n J,;.: P. Perora et al., "Scale-, Edge IHHction Using /.isotropie Diffusion", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine LnteL'igence, 12, 7, p. 629-639, 192e. Ce Laitement se Ibnde ;,,ur des équations L'itnrentielles procur3r1 une diffusion .7: contours tout e ant le bruit l'image. L'équLion _ diffusion com.*:pond à la .-;11 'plication d'un .7:1!e gaussien, conne décrit dans doctorat de A. Pujol, "Coi-gr;birions à la e `. en particulier, caract&B.--.. sa _forme globale produit naturelkFnent cics Les r,.,I.hodes sur les contours actifs ou leurs dé-J.ivés, telles que la méthode ck:,, finis décrite dans de S.Un.7. Once this initid is done, it is possible to use the map of intensities and orientations of gadietiL3 held as it is or the detection of the idcr if a point corr *, - f.:(7nd to ut contour. In order to do this, a known filter, called the detector 'd C. y, is dec - ,: it in the article by J. Crulny,' A IEEE Tik: msactions on Pattern Analysis and Intell ;: 8, pp. 679-J98, 1986. Hysteresis phenomenon for detecting a contour, only 1.7, E, r-nts corrutnn local .... oitarne, corresponding to contours and conscious for Another type of advanced detection of contours has been introduced in P. Perora et al., "Scale, Edge IHHction Using /.isotropy Diffusion", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 12, 7, pp. 629-639, 192e This treatment is based on equations which provide a diffusion. The broadcasting equation is based on a .7: 1 Gaussian, conne described in doctorate of A. Pujol, "Coi-gr; birions to the e`. in particular, its overall shape as a natural product. The methods on the active contours or their derivatives, such as the method described in S.

Sclaroff et "Modal Matching for Correspo..,yt:c. and Recognition", IEEE on Po;er.. Analysis and Mac i,... Intelligence, 17, 6, p. 545-561, 1995, et utilisée dans l'article dc A. Pent!..:.1 et al., "Kotobook: content-based manipulation of i ge databases", L rtional J:.../::A of Cc ".:^p:Aer Vision, 18, 3, p. 233-254, 1996, ou les contours actifs géodésiques :Mc;rits dans 1' tic. de V. Caselles et al., "Geodesic Active Contours", International Joue f Computer ViAo.,;,. er.rwer Accdemic Publishers, 22, 1, p. 61-79, 1997, permettent, à pcItir d'un ex Plz, ou d'un ma,Lif:--;, d trouver des fors Le but est d'associer la fo me requête aux contours - l'image c.ie - r à 1' Ces sys:-.èmes sont né oins assez couteux à mettre en r la localisation, délicate, doit se faire par essais successifs, .;-:t rà (lacs couvrant exh u.iiement les objcts à rechercher. Ces modèles nt en outre glol-aux, ils sont éga sensible; à l'occu_itb... -.&-énie si les mesures de ations d'énergie entre le mcidèl- l'objet dtté -mettre des ;. Ces.,;_y-,-L's.mes ne permettent pas pr;--.;-.;isurit contours Des méthodes de cs::,:ra per Heu] de descripteurs sont égal ent connues. Le choix des descrigcurs COPStit;.- conditionnent fortement le résultat final de la recherch7 &-; 12. cl; .c Les dc5Icriptf,alrs de forr.r., c?,rectrisent es contours des objets et permettent de les séparer dans des classes. suit tés à des for ies particulières dans des enviro ents contrôlés. D;-cls (L-sc-- :7.P:rs sont abord(':....: Uis l'étude de M Peura et al., "Efficiency of Simple Shape Descriptors", 3rd International TiVo:4:-Aop on Visual Foi-m, 20 p. 443-451, 1997. P. - les systèmes comi.-,3 d'imo e ;iar le contenu (« connt- based image retrieval » en anglais ou C t (lepteurs sont utilisés avec d'une part des descripteurs basés sur l'MD7i..bç c?,.a: cor tours, tels que descripteurs de Fourier décrits dans l'article de E. Persoon et al., "Shape 25 discri;:ah,;ne.'..o. 3 'T'ourler descriptors", IEEE Ti..,2-ns,7ctions on Pattern Analysis and te:ligence, 8, 3, p. 388-397, 1986, ,A des descripteurs permettant une can.ic",frisation de foune globale. Culbs..ns descripteurs pe etten la td;.11e d'un rectangle englobant l'obj5.-;', ou les axes principaux 30 l'3rizntation d'une elIpse eiglo1.-,a:..t ce nier. Le syst' e CBIR connu d'IBM, appelé "QBIC" et décrit dans l'article M Flickner et cl., "Queiy by Iiiuge,,;!{! Video Content: 77,2 QTC System", Cc,-A.,uter, 28, 9, p. 23-32, 1995, utilise flot ent les cassctfsiesiques suive ,ircuh té, or) !ions principales. diurriirteurs çié,s.rits l'article es D. Zhang et al., ",ç;.'?i c-based inge rt eval usin er Fo.rier descr:i;;:or", munica.- , vol. 17, pp. 825-848, 2002, font partie 1.. plus s&stions de reconnaissance de formes et de recherche ,s -im s ont souvent pour leur simplicité et leurs bo es performances en s de faé d'apparses....sit. Les .....1.cscript iss de Fourier ak sont calculés à psrtii ...)tit.c. d'intérêt. I.. d u.pr&»,.. le contour de l'objet par us Onatinnion, iiiposer en séries de Fourier (f) selon l'expression suive = Les desssripteurs de Fourier dépendent de la façon dont sont représentés les objL sous for es de signmx. l est difficile d'appliquer les descriTY,..itiss de Fmirier sur des courbes o. .s, d'écu courbe ridait; b une Th basse fr(s.7ss-7.-.s.ce ne coïncident pes nécessain::-nent avsc pcH c ....y ért; d'origine, ce qui rend la méthode peu fiable. Les 4,teuis ie Fourier-Mellin représentent un ens ble appro-prié de caractéristiques penir...'ftc.nt de la similitude des 1.,.:-gions cardia éri:r rima mme Cr. als l'article de S. Y ng et al., "Orthcg( Fourier-Mellin moments for invaria; .ae,..n recognition", ....f the Opc7 Sociey 11(6) : 1 748-1 75 7, 1994. soit f(r, q) la fonction de lumiaance r:17.,..,:".:senti:-;nt une ini. e. de gris, l'image est définie sur ensemble compact dc R2 dont l'origine des coonv olaires est le centre de l'image. ;7sss:. s'don de Iburier-Mellin de f est alors donnée par : 1 f E de Soit k un entier et s un nombre complexe tel que sa partie est strictement poeliv r:-Lt fixe, osous que P,(l,1) et (3,1) ne sont pas nuls, alors on a la séquence suivi:4.2s'; (1.4.; fonctic a (1,1) = = If représente un ensemble complet de fonctions inv antes sous ,ositiveL;t planes. Cete est rapide et pzniiet de d.itermin.er les propriétés des images ayro-d: subi des - Toutefois, L ul des ..<.eurs est exigeant en termes de ressou.c. coriplexité a. i.l .1ue est rtante irae précision peu appréciabk% Plutôt que de <'iécrire nécessai !mes connues et i,1:-.ntifiehls, des .5'^,!.;,TaUS;<. sur 2. s sific ation , décrits d is .cs iiJ.'ticls .ri.e A. Ain et al., "image reti.:eval sS.i olor un,'. pe", Pattern Recogrion, 29, 8, p. 1233-1244, 1996 et A. Vailava et al., "On in^. e cl,...:î/çIn: c7.., ges vs. la7v.,- apes", Pr; Reco7nition, 31, 12, p. 1921-1935, 1998, ott -.,oripteur gui décrit êgicp à partir des contours qu'elle contient. L'image est con3idérée en terme < i-ctions de ses nts, peu imi-_:orte la manière dont elle a été obtrTrif:, de cette ,..'.scripteur cé est,ui.1 ..ne de population pci.;. cbaque oientation.Sclaroff and "Modal Matching for Correspo .., yt: C. and Recognition", IEEE on Po.er .. Analysis and Mac i, ... Intelligence, 17, 6, p. 545-561, 1995, and used in the article by A. Pent! ..: 1 et al., "Kotobook: content-based manipulation of ge databases", National J: ... / :: A of Aerosp., 18, 3, pp. 233-254, 1996, or the active geodesic contours: Mcritis in V. Caselles et al., "Geodesic Active Contours". , International Play Computer ViAo.,; Er.rwer Accdemic Publishers, 22, 1, pp. 61-79, 1997, allow, to draw from an ex Plz, or a ma, Lif: -; The purpose is to associate the same query with the outlines - the image of these three systems - which are quite expensive to put in place. to be carried out by successive tests, with lakes covering exh ubtly the objectives to be sought.These models are in addition glol-aux, they are éga sensible, the occu_itb ... -. if the energy measurements of energy between the device and the object to be transmitted, these methods do not allow for the contour of the methods of cs. ::,:to grate However, descriptors are also known. The choice of COPStit descrigcurs strongly determines the final result of the research. 12. cl; .c The dc5Icriptf, alrs of forr.r., c?, retrace the outlines of the objects and allow them to be separated into classes. follow special procedures in controlled environments. D -cls (L-sc): 7.P: rs are first (': ....: Uis the study of M Peura et al., "Efficiency of Simple Shape Descriptors", 3rd International TiVo: 4 : -Aop on Visual Faith-m, 20 pp. 443-451, 1997. P. - the systems comi .-, 3 of imo e i by the content ("connt-based image retrieval" in English or C t ( They are used in conjunction with descriptors based on MD7i..bc, such as Fourier descriptors described in the article by E. Persoon et al., "Shape discri; : ',', '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' ' Descriptors allow for a global characterization of the whole field, and descriptors can be used to define a rectangle encompassing the object or main axes of the object. The CBIR system known to IBM, called "QBIC" and described in the article by M. Flickner and Cl., "Queiy by Iiiuge", "! {! Video Content: 77.2 QTC System ", Cc, -A., Uter, 28, 9, pp. 23-32, 1995, uses the following cassettes, main currents. In this article, see article D. Zhang et al., "," c-based inge rt eval machin eer F0rier descr: i ;;: or ", munica.-, vol . 17, pp. 825-848, 2002, are part 1 .. more forms recognition and research, s -im s have often for their simplicity and their bo es performance in s fae apparses .... sit. The ..... 1.cscript of Fourier ak are calculated to psrtii ...) tit.c. interest. I .. d.pr. ", .. the contour of the object by us Onatinnion, iiipose in Fourier series (f) according to the following expression = The Fourier descriptors depend on the way in which are represented the objL under es de signmx. It is difficult to apply the descriTY, .. itiss of Fmirier on curves o. .s, of ecu curve rippled; b a Th low fr (s.7ss-7 .-. s.ce do not coincide necessarily pes - need with pcH c .... y ert, which makes the method unreliable. Fourier-Mellin represent a suitable set of characteristics to bear in mind the similarity of the elements of the cardinal system, and the article by S. Yng. et al., "Orthcg (Fourier-Mellin moments for invaria; .ae, .. n recognition",... the Opc7 Sociey 11 (6): 1 748-1 75 7, 1994. either f (r, q) the luminance function r: 17, ..,: "::::; nt a gray ini, the image is defined on a compact set of R2 whose origin of the coonv olaires is the The center of the image is then given by: 1 f E of Let k be an integer and s be a complex number such that its part is strictly fixed: -Lt fixed, Since P, (1, 1) and (3,1) are not zero, then we have the following sequence: 4.2s'; (1.4; functic a (1,1) = = If represents a complete set of inv ante functions under, ositiveL; t planes. This is a quick and easy way to determine the properties of ayro-d images: - However, most of them are demanding in terms of resources. coriplexity a. It is rather imprecise, rather than appreciable, rather than the necessity of describing what are known and what are the characteristics of the. 2. A sific ation, described by the authors A. Ain et al., "Image Retrieved: Evaluate," Pattern, Pattern Recogrion, 29, 8 , p. 1233-1244, 1996 and A. Vailava et al., "In..., In: C7., Ges vs. la7v., Apes", Pr; Reco7nition, 31, 12, p. 1921-1935, 1998, ott -., Oripteur gui described from the contours it contains. The image is considered in terms of its characteristics, but the way in which it has been obtained, of this writer, is one of the population pci. .. every oientation.

Ces trav:mix r;:-.tniant un détecteu.'i7 oduit un e contours b_;f..r..air:c, d'inter.sit, du gradier: e sa mit sous la forme de la prise en des points cu non, sell-q i<1.1.ensité. L informations de CO' Ir Sur '. ''YOlL complète contienp.ir rhais une cel..',aine mesure des informations de dsqu'elles tamaimas sur Lai mientiaions et les intensités des contotu7. »i sen de cetl.f: doctorat de A. Pujol, "Contributions à la Classification Sémantique d Un utre méthode de caraci.à;;,.;atic.,:ii de la forme, évoquée dans l'article cle S. Brand et al., shape feciiires in cor.....1-bad nage retrieval", Proceedi.ls of the Conferee o Pattervi 2, p. 1062-1065, 20, ocie un descripteur qui se présente sous la forme d'une matrice de cooccuTce, ',rès siulaire aux de eripe Pisés pour la couleur et la texture présentés précédeillmt. Le but ici da:vs points de contour d un voisiir2..ge donné et rinforniation figurant léererirnt s dr. cet: ..:«ç: Cette méthode pr.. -i-À1C de bonsi.sultats de clar..ifiation, eurs à ceux ch., par un histogrnrnie de contos.These travels mix: a detector detects a contours b_; f..r..air: c, of inter.sit, of the gradier: e was put in the form of the grip points cu no, sell-q i <1.1.ensity. The information of CO 'Ir Sur'. It is necessary to keep a measure of information as soon as it is tamaimed on the conditions and intensities of the contours. A. Pujol's Ph.D., "Contributions to the Semantic Classification of Another Method of Caraci.a ;; Atic.,: Ii of the Form, Referred to in the Article of S. Brand et al., Shape feciiires in cor ..... 1-bad swim retrieval ", Proceedi.ls of the Confere o Pattervi 2, p. 1062-1065, 20, discloses a descriptor which is in the form of a matrix of coocculation, which is similar to those of the color and texture presented above. The goal here da: vs contour points of a given neighbor2..ge and rinforniation appear lererirnt s dr dr. This: This method gives good results of clarification to those by a histogram of contos.

Les moments géom triques, qui permettent dc ÉsT:crire une forme à raid de ont également été utilisés sont facil ent calculés et impliimmetriff Lasur spic esl donnée o'. rul..tion suivante : N Cf A pac-nr gé un - ble de moments d'inertie invariants à la translt.t..:.on, L. rotation c,.:.1.cdé. Ces rnorricnts p.-27.7nettent la description de la forme pour la clas:-..ific,,tion ou les moments cil.:s t....nslîtion, et les d'inertie_ ..,.07:n.'s par la valeur propre la ph pré.dominante, sont inv. ants par rapport à la rotation et, - :c. Ces nuordnin.:scit iitAtistes, siLapies à utiliser et les descripters tont r;:straits (d. .- La méthode dite des invaiinn Zdrnild, dderit: I annule de M.R. "Inage analysis via the genera: ;1,eory of moments", J Soc. A.;. , 70(8) : J;.2.s momen13 ius..ruits à - - de polynômes com.-pl:es qui fonnord un nussroble ogonal aï.11 ur le d unité. Ces moments sont inv ants par rotation et -1..,résent:cnt des propriétés intéressantes en termes de rUisl,...;.tice aux bruits, inforniative de po de Les ri ,1r,:letits orthogonaux Ze e d'ordre p sont .'it:;finis a.: ta sujv où m et n définissent l'ordm- du moment et I(x,y) le nive ;:7, L --ris d'un pixel de l'image I sur laquelle est calculé le nu, Les Zernike Vrni-,(x,y) sont exprimés en coordonnées polaires : où Rmn(r) est le poki, radial orthogonal. Les polynôme -Ze e sort onaux, ainsi que les moments correspond mts. Toutefoi3, cette méthode rndiulsrt une no alisation de our nus les morr..-: 3 ._.dent invcÉ-k.ts au d'échelle, ce qui introduit ('H-cs ::);3 que 3 ..o.tifiée, et engendre des incertitudes d.- le classificateur. La méthode dite « scale-inv ant featum » (SIFT), dans l'article de D. G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypofxs", Int. J Comput. Vision, 60(2) : 91-110, 2O1, perntet d dÇ:':.(,ecter et d'identifier les él ents similaires entre d'eeireates de points d'intérêts et celeul de descri iteurs associés. L'alsori e e cie es poii-S d'intérêts défie% lu: .eus cr,)ordone par un facteur d'échelle. Ensuite, une étape de conisf7f.r.age er la précision sur la localisation des points-clés et d'en élimineï pertinents. Po pe;it est cons t un hisie,7.nme d'orientationslocW de contours, ha.5.?..leceit pond;'', et normalise: I plus de :stabilité. Cet histogr e cornât teur '' ( m47t d'orient. ; rre.(x,y) = -,/[4L(x-+: = tar Ces des t+ I .3résentent l'avaree.4p d'être inv ants à ell et à la r&.;olut..;:on -- p. 1, ;eee;ibles à l'exposim lumineu.:e et au bruit. Cette méthode image rrelne on.qu a subi des transformations tilles que la rotatLen., k ch ,l'érhelle o --,--e.e.^si-!.é, ou encore l'occultation p el1e. Cette méthode foncticee-ie est ée et très riche er-. contenu visucl. En outre, elle e exigeante eu t s de er.:. de et de capacis de ieiéfliee: , qui la rend inadaptée aux applicatiors temps réel. La « --' :reatures. » S-T.J.P1'), inspirée par la méthode et :crite dans l'articl dll H. Bay icatures (SURF)", 110(3) :.';-!.6-359, New York, USA, Elsevier Inc, 2008, consiste ?i d'intérêts. Le point d'intérêt corre:Tond à un point a.7;-iocié à un descripteur Jcrit locale:ine: le voisinage du point par la matrice Hessienne suivante : H (x, Toute la difficelté réside en la Jr.t.:ction de points v.,,,:tinents et en l'oht 'une ries n locale du voisinage du point 7:;.- un vecteur de taille fixe.The geometrical moments, which allow to form a raid form, were also easily calculated and implied. rul..tion following: N Cf A pac-nr ge gable of invariant moments of inertia to the translt.t ..:., L. rotation c,.: 1.cdé. These manners give the description of the form for the class of time, or the moments in which they occur, and those of inertia, 07: n. by the proper value the pre-dominant ph, are inv. ants relative to the rotation and, -: c. These nuetnin.:commitments, the methods to use and the descripters are discussed (d .- The method called invaiinn Zdrnild, dderit: I cancels MR "Inage analysis via the genera: 1, eory of moments" , J Soc. A.;., 70 (8): J; .2.s Momen13 ius..ruits to - - polynomials com.-pl: es which fonnord a nussroble ogonal aï.11 ur d unity. moments are inv ants by rotation and -1 .., resent: cnt interesting properties in terms of rUisl, ...; tice aux noises, infornative po in Les ri, 1r,: orthogonal letters Ze e of order p are: finite a: your sujv where m and n define the order of the moment and I (x, y) the number 7, L -ris of a pixel of image I on which is calculated nude, The Zernike Vrni -, (x, y) are expressed in polar coordinates: where Rmn (r) is the poki, orthogonal radial.The polynomials -Ze e fate onaux, as well as the moments correspond mts. This method results in a reduction in the size of our teeth, which is invaluable to scale. which introduces (3) 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, and 3. The so-called scale-inv ant featum (SIFT) method, in the article by G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypofxs", Int. J Comput. Vision, 60 (2): 91-110, 2O1, to determine and identify similar elements between points of interest and those of associated descriptors. These are the interests that defy% u: .eus cr,) ordered by a scale factor. Then, a step of conisf7f.r.age er the precision on the location of key points and élimineï relevant. Po pe; it is a history, 7.nme of orientationslocW outlines, ha.5.?..leceit pond '', and normalizes: I more of: stability. This computational histogram (m47t of orient.rre. (X, y) = -, / [4L (x- +: = tar These of t + I.3 show the importance of being inverted. to ell and to the r &ool:; on - p. 1,; eee; ible to the luminous exposim.e and to the noise.This image method realizes that it has undergone transformations that the rotatLen., k ch, o -e-ee si-!. é, or even the occultation ple1. This method functicee-ie is ee and very rich er-. visucl content. In addition, it is a demanding task for the development of skills and abilities that makes it unsuitable for real-time applications. "-". "ST.J.P1 '), inspired by the method and: As stated in the article by H. Bay icatures (SURF), 110 (3): 6-359, New York, USA, Elsevier Inc., 2008, consists of interests. Interest corresponds to a point a.7, associated with a descriptor Jcrit local: ine: the neighborhood of the point by the following Hessian matrix: H (x, All the difficulty lies in the Jr.t.:ction of points v ,,,. tine nts and at a local level of the neighborhood of point 7: a fixed-size vector.

Lorsgur; identifiés da.r.2i une série d'.L.nages, il s'agit de trouver les arpirl,::.iM,nts candidel....; - Un objet sera alors détecté 1er:qu'un certain nombre d'appari en t:3 al..--,ra été réaile, et un objet de Pour cela, il s' L de pouvoir app. er deux poiuts ainsi que d'dvalitér lq qualité d'un é tonedt.Lorsgur; identified in a series of .Langes, it is a question of finding the arpirls, ::. iM, nts candidel ....; - An object will then be detected 1st: that a number of appari in t: 3 al ..--, r was réaile, and an object of For this, it s' L of power app. two jobs as well as to evaluate the quality of a meal.

Un ap 1.LLntnt est géne.: 1...;!1 considéré comme correct si la distance entre les deux poi.M.--3 st plus proche de 70% de du l us .'che voisin. Ce critère éviT.,".-,:-', simpl ent la non-kr-,..,,b a qtec pis autant que l'appariement soit correct. Final:ment, un objet est déLcté uiL- iluttp,e le,:squ'"u nombre de points sont mis en correspondance entre un objet type et colnp.3J ps de calcul on '...-';lisant réponses des filt utilisés dans tot..tes le ':ions, telle que 1'. élioration ,c qui p' calcul ripi, des -le la méthod. La me -ode t l'image soit texturé , ur pouvoir détecter cns points d'intérêts et iierer de bonnes re_. e. D'autre pt, la méthode S I est moins robuste que la S7J.. tbe. d'illt..:nationP., de point de vue, de tletu;ce le ce, visuel de la scène de manière inependant,:: upport aux c,-)ndition7, d'obsrvation sous-jac:-;;Ilt,»-; transformations d'objet, telles que les translations, les :otations et les changements L c71.711 .Ju ces descripteurs repo7c sur des rpétions de normalisation et sous dp;1 - de fdtp-- ,les effets indésirables de l'intensft-e non-ho f5ibls cot:T.,sk: ou enci)re fouis de la c a.A 1.LLntnt apiece is generic: 1 ...;! 1 considered correct if the distance between the two poles is closer to 70% of the nearest neighbor. This criterion avoids, ".-,: - ', simply the non-kr -, .. ,, ba qtec and the pairing is correct. Finally, an object is deLcted uiL- iluttp, e the The number of points are mapped between a standard object and a calculation object on the basis of the responses of the filt used in totals, such as 1 . improvement, which calculates the ripeness of the method. The image and the image are textured so that they can detect points of interest and have good results. e. On the other hand, the method S I is less robust than the S7J .. tbe. of illt ..: nationP., from point of view, from tletu, this is, visual of the scene in an uncomfortable way, :: upport to the c) -) ndition7, subjacent obsrvation: - ;; , "-; object transformations, such as translations, otations, and changes, and these repo7c descriptors on normalization repeats and fdtp, the undesirable effects of non-compensable cot: T., sk: or inci) re fouis of the c.

Les méthodes cm-il-lues permettent ainsi soit dedLtecter uniqu ent le contour, soit de calculer des dess fom..s grâce l'intensité des pixels afin de caractériser, aTir::c LjomJe de l'objet 15a souvent contrôlé. Ces me, ,es limitations la pçll calculatoire et la fiabili Lunes, not. ent pour Ls objets non- :cxtiszés, rfebtiu,,::11.t ene;agte, Peeme pouvant fonctionner expriine Mes. En outre, la ylécision de calcul des méthodes connues a été s'approchant au mieux d.,), .temps réel. Enfin, d,7,3 tnelodes eoppue y'.- succès sur une p1(.4'..efume logiciii moiie en vue d'une mise en oeuvre industrialisable. t les rnnp.es performances selon l' un syst' rt.:;:.:)>.-0.aissarice optimal uilaS un -..pvironnetnet-it réel sans re3P-et.1 le.J conditions Il existe un besoin pour obtenir une méthode de reconnais,;unez optimale - .',...,ettant la tc,....:.r.p.';issaace précise d'objets non-i,.2,:..turés, qui soit peu coûteuse et peu cu.v;;, '-;.s le but d'être uti:rlé 1_,-2Laps réel sur ur:: stoturme logicien de faibles ressources.The cm-il-lues methods thus allow either to deduct only the contour, or to calculate des fom..s thanks to the intensity of the pixels in order to characterize the object 15a often controlled. These are the limitations of calculative calculus and reliability. for non-cxcted objects, rfebtiu ,, :: 11.that is, it can be operated exp. In addition, the calculation precision of the known methods has been as close as possible to real time. Finally, 7.3 models were successful in achieving a low level of efficiency for industrializable implementation and performance in one system. :.:.))> .- 0. Optimal amount of money in a real-life country without real-time conditions There is a need to obtain a method of recognizing the best. ..., being the tc,..., the precise issaace of non-trivial objects, which is inexpensive and of little value; s the goal of being used as a real resource for low resource users.

L'invention a ainsi pour otjct,.7.,..,71on un pr ier de S.';'-3 Ê-le détection et de reco aissance d'un objet dans lequel : une image repri:Je.ltnt l'objet est c..-,turée et enregistrée, .,-;-té ladite au n.ins une image, comportant une étape visant à retrouve de l'objet, - les contours d:: r. sur l'image prétr.' - des descripteurs ,..:;sociés aux contours de l'objet sot cculés à partir de moments d'inertie inv et s donc. sort p és avec des desc±turs cortenus dans une d'obje.s .%,Fir. de reconir.,- L'invention 'e77-',raction robuste du contour et offre ain éthode de reconrrissare d'objets efficace. Le procH,I.; selon l'invention permet dr:. d--"::-.,:-; ct de res 3 formes caracristiques d'objets d'int:h-ê-L; dis une image grâce à i'anale de leurs contrxr-,' Ce po1é cst ainsi adaptall,.' d'obtenir des résultats de segmentation exploitables quç-:::: que soit l'image ;l'entrée et s,:rn',:. \1.é.1_& I 3 p.,rnètres du pro,dé. La détection de l'objet est rlisé,7. sans le à la re;..:.naissance étant effectuée à du contour détecLé e lcs ç:bin ripteurs Tl y sent axiy-ins. unique. au pr, Jes desti due à la simplification et L, la dégradan la méthode utilisée est COiTip2,Ae. Cte p it _ie ablement les à un r --at pe e t l'exploitation f:ruc. 11.,.,:)-,,:siA c.,n vue de In ais", ;',...: l'objet. Le choix dits dincins d'insu -, i - - çsaleul des r1:.sc.).:-:..pfeurs fournit un procédé de r.:xmnaissance efficace 3é. En à base de lile,:-sients d'inertie et une grande capacité de discriminF-. -,-.. de fo et de deus an contenu visuel segmenté. Les desciip à base .e noments cl>n-N.' niticat de groupe fornin 'nn: iui.cDs entre elles et de séparer les. formes ' - des groupes Le .±',...1;,e redondant des compcu-.::1.,:s des f fin sorte qu'un flO 1: ninimal de celles-ci suffise à caractériser effics Le procédé selon l'inv robustF,, aux variations des conditiosis exOrirLeLltales d'acquisition des images dans un environner:1:in .1, telle,-; k.. é et l'cs propriétés ii..I.Linsèques de l'appareil de capture d'images utilisé. Usus t, d'objets par dis 1'inven-i:ion est sou. perferniant pour ressol.,.t prit:fi:If de iss est réduit en raison de la carac sation y ..:3ociés. Le procédé selon une complexi: ré:Juifs, en temps réel cf' Aur des pla :Fo alles rlecformes Je ersonnaliser le o-uxmério.es co ues. Acquisition des images Les images de l'objet sont aval ur -m-nt acquises par ; appar- capture, tel 'a', c a filmant l'objet, par exeL, 'pL entre 10 et 15 imars par secor ce qui por .,4 la dM--ct' or rs rorto-zs et d'olnir plusieurs cont-urs. Les propriétés dcs objm.:s " 1.f des i'risL'7)8 sont ainsi exploitées d'une m.ère d gus. Les peuvent être capt, par il de Cf1 à une fréquence t ps réelle. ficatic,;:. de l'objet est de préférence assut. sans disposer d'infierseqrins priori sirs l'envirorriarai.i.I et les i...finditions issfsir-imesaf:ifs, ç.filles que la compe2,7,ition de 1'. 'ère-plan, la luminosité, l'angle di' r.)1.-.M:ion de l'objc,1; avec le pl,u1, I. distance tre l'objet et l'appareil de capture, ou la pos:i de l'objFct s LF..s imag cent être:tuées instantanément dans les conditions es:, >- fation. Ce tisfifs:i s conditions réelles est pan:cunr .rssintagetrx per Les unagea sont avantageusisuent Ca niveaux d gris. LE3 .2uvert ê; bh:Jisées, par exemple par un seuilin7c automatique calculé en moyen,..,:nt le Lrlirtages sont avd.nt réel pour L mise Li cuvre du procédé de détection et de reco a c; Pnas L'Onu: nfitment visant à retrouver dans claque image 1,,r;s rites de pnt>.i,; CD.... ..............:.',:.:- ou blobs e anglais, pc,lliet extraire toutes les formes e recherche en ne s'intéressant qu'aux régions de l'img n coi anson fin Orts tan Les composantes connues peuvent être c.;tra à dij.17.!:1-ts exc.rrile par l'analyse des points extr^ es des images obtenus par convolution de l'image .., c avec des noyaux gi:ussiens isotropes. Plan. seuillages p. être aux images afin de retrouver d'une manière robue les fDrre s plus notr.bl.s. La composante com-:,,exe yt la plus gr:..5,- être déteri-dr..:-.5, afin de réaliser uyk 1.'.4-.cmier filtrage de forme sur e cc, nS 7.-.r.pos...ntes connexes susceptibles de constftu.:-..... -un contour d'objet reconnaissable.The invention thus has, for example, an element of the invention of detecting and recognizing an object in which: a repainted image: The object is cured, recorded, and recorded at an image, including a step of retrieving the object, the contours of r. on the pre-image ' - descriptors, ..:; societies to the contours of the object are cculated from moments of inertia inv and s so. come out with stops in one of them. The invention has a robust action of the contour and offers a method of reconrrecting objects efficiently. ProcH, I .; according to the invention allows dr :. d - ":: -.,: -; ct of res 3 characteristic forms of objects d'int: h-ê-L; say an image thanks to the analize their contrxr-, 'This po1é is so adaptall ,. ' to obtain usable segmentation results that the image, the input, and the rs of the pro, de. The detection of the object is carried out, without the detection being carried out at the contour detected, and the transducers are shown to be axi-unique. simplification and L, degrading the method used is COiTip2, Ae .. Cte p it _e able to a r --at pe and exploitation f: ruc 11.,.,:) - ,,: siA c., n view of In ais ",; ', ...: the object. The choice of so-called "scaffolding" techniques provides an effective method of recognition. In the base of the island,: - Inertia and a great ability to discriminF-. -, - .. fo and deus an segmented visual content. The descriptors based on the names n> N '. niticat of group fornin 'nn: iui.cDs them and separate them. Forms - Groups The. ±, ... 1;, e redundant of the compu- lations of the ends so that a flo 1: ninimal of these suffices to characterize effics The process according to the inv robustF ,, to the variations of the exOrirLeLltal conditiosis of acquisition of images in an environment: 1: in .1, such, -; k .. é and cs ii..I.Linsques properties of the image capture device used. Usus of objects by the invention is penny. For example, if it were to be used for printing, it was reduced because of the associated characterization. The process according to a complexi: re: Jews, in real time cf 'Aur pla: Fo alles rcecformes I ersonalize o-uxmério.es co ues. Acquisition of images The images of the object are down-acquired by; Apparently, such as filming the object, for example, between 10 and 15 imars per sec, which gives the number of cores and several -urs. The properties of these objects are thus exploited by a larger number, which can be captured by Cf1 at a real frequency. The objective of the object is preferably to be achieved without the prior knowledge of the environment and the conditions to be found in the market. , the luminosity, the angle of the objective, 1, with the pl, u1, I. distance to the object and the capture apparatus, or the pos: i of the objfct s LF..simple to be: killed instantaneously under the conditions es :,> - fation.Tisfifs: is real conditions is pan: cunr .rssintagetrx per The unagea are advantageously Ca levels d For example, an automatic threshold calculated in average, and the Lrlirtages are effective for the implementation of the method of detection and reco ac; Onu: nfitment aiming to find in slap image 1, r; s rites of pnt> .i,; CD .... ....... .......:. ',:.: - or blobs e English, pc, lliet extract all forms e research by focusing only on the regions of img n coi anson end Orts tan The components We can say that we know that they can be excised by the analysis of the extreme points of the images obtained by convolution of the image with isotropic Geometrician nuclei. Plan. thresholds p. to be in the images in order to find in a strong way the federations more notr.bl.s. The component com -: ,, exe yt the largest gr: .. 5, - be determi-dr ..: - .5, in order to achieve uyk 1 .'-4cmier form filtering on e cc, nS 7 .-. related .positions which may constitute a recognizable object outline.

Une convolution d'un filt.; de lissa» 'ere ensuite être réalisée afin d'adoucir les bords de l'objet et de mettre en .1. formes géot.16'..-i connexes. Le fl 5re numérigte unl. né peut être gaussien. Afin de s'i',.,..117,..r17.5 :l'action des for 'me ou plu:icurs opérations de riultçple valetv3 effectués sur l' compositLes connexes pour c:rminer les formes sur un novulle ie. Cette aet de conservcrIe formes ayant s'ici Uri V ation de lers o?..; Li.-,1 à des conditions expérimentales, et p et l'extraction ,...1'objets d faitiè e des contours, un sous-échantiiior£,age notstruent par un filtra& atl. if local, vi.?..1 .. à our,--?todifier en cascade leur dans une l'effit lrtéfacts, et de réduire le chatoi ent et le «bruit s. de '-'-,"'..rence décomposée en trois de composantes couleur pour reh ;aflarso s .TFérentes compos:és de l'image et Un filtie.ge de C. y peut être 'pij ur iLeLnedee la déLection des contours et élitreLder las irds:1.n arions les moins pc..,,-Jelen.as les Ie-e:iétas importantes de l'objet. La détection de la forme de l'objet est préfércru réelis..,:.- par une segmentation de contour suivie d'une p se de reconnaissance p eLtant l'idertification de 1 fore cïdculant dee i_Topriétés statistiques de l'objet. Le bruit, le,; distoesions et les eont avante-i;e.,..d;ee..e.ed pris en corrpe tr ces élj,eeddi..,,.: peuvent avoir un 10 impact Importun sur la forme rechrcie. Pour elirdiner les imperfecd.ons visuelles discontinui.-; s obtenues par la seJneLltation, une dilatation de conteue ent pdr a2p1ication d'un f morphdl- peut être applquée afin d'éle le périmètre du contour et de coed1.^ler les eontinufl,eq et les 11,:::..a.uts3 d.es bols. Cette étape est 15 impo te car l'utilisatio k de moin,'?...'s eri L'enveloppe convexe du cor,.. peut être calde ce :ui c3 rechercher tods lee oints détectés lors de segmentation et de les englober afin de dg--f-eiir présenteel: e..:c - e..es,lé géométrique avec l'objet recheeehé. Cette fodetion a pour objectif de lisser et coedoer -,1,':.tecté et ,iL-iminir.h-,,; eneurs 20 d'r,e -3.7.imations clens le calcul à venir de mise en co: >.'.:i: 1.1:e deux n préS .17 :.ques de contours. d, 2 l' objet peut (7,'..tre extrait. Cette étape pe et de retrouver le contour r.y).dt le pu 3.1 ui corresi;ee.,1 à l'objet d'intért recherch,'. Le calcul des descrptcui-J ,intervient 25 contour. Le fait s descrir feurs soient des moments inv ants p et e analyse efficace 114.1 non-ce,:mlidle. Les de',.,..ip ui: 3 sont avants f c(eastruits par des ^R-- ,e:e.'s -1-:,,ifarn,Me-s reetinents liés aux informations de l'image. 30 De e, les descripteurs sont calculés grâce aux moments d'in inw.denS de FL., reu.,unent par le calcul de la moyenne pondérée des intensités des pixels gr,réger à la fin du trait ent, ce qui :emeet de retrouver un maximum d'infumation sur au moins une partie des pixels de l'ima, su.L' les des contours, dans ...".f"e-,c)cs directions. Cela p et d'obtenir ds multidirectior:F.cls par pix;.'"!.. Connaissant l'objet par sa fonction can7qtéristique f(x,y), ur sa forme peut »J.I..1.,,..1.,:urer les divers moments : x' .vff (x, Les n-raents Hu h, l'article de M. HU, "Visual pattern recognition by nvariars", IRE Trt.%';..vactions on irp! Theory, 8: 179-187, peuvent par les formules suivF:rIes : - rir.c hz = (:.720-7:^icz) 441 hs 3711. "i7C3)2 k4 = (naC -1712)' ne3 h s = CY7.3( - -,?)12)(.173C 3171^)[(T3C k) 77c72 17-1 r?cs,''{3(.7isc -?)j he. 27cz)Vrisc - 7/ca)j 4 %I.(risc '171:)(71:1 nez) h- =(317i - nc3)(73C 122.)[Cri3C. n1Z): (1%e = F13 i - f:L 1-te >ents es propriétés d' int géométriques intéressantes. de décrire des ejcts segmentés par leurs prorlift,% tc11r'7 que 1' globale, les - - ....tqïdes, etc. loyncrIts sont changems se et Cet ,c't de - ' pour les applicatiells .1,Miées à une utilisation ,Jans un environnement non-coit o.. en extérieur. :-7fmn.»issance di Les .1" crtie inv.ants du contour sont ckl'.cul; s d'ulc bu2- de n:Ddèles d'objey.: nnes -(-,:'nrks: par cu.np.': des coefficients des moments associé ; ir:i7 contours ;I capturée a.1-30CiéS à des coiciqur; d'objets de la b -- de modèles d'... se Posant par eaeraple sur aile 'Iooyesns. abso normalisée. Ce c..?lcul renvoyer un facteur de similitude entre les polygones les plus gécniqsaul. et dont les e v:ac?.;..':t-i.iques de 1 sinosité représentent le maxi.:..'. de vraiser1:,1.ie ..,,vec l'objet La reconnrsance de l'obi t rco. ainsi avantageusement sur une classification géométrique à partir d' e base d'objets de ctce. .rtient peut être comparant les moments d.'inerË..-. t. avec oao ors d :1.férence dc la base d'objets avec la formule : man où A et B représentent les deux contours des objets à a er et n-1.4 et sont définis par = =et avec hi e et 11 les monunts de Hu de l'oLjet et de l'objet B, respecCuonent. Les lm s d'objets de L d'objets cci.re:;: de préférence à un d'instances la1-.,.°1i-cs .u.; d'un. Plateforine Le procédé 7..rention peut être iT té sur des rdateformes à faibles ressources. L'algori e p fre n. on 17inyt.ir e sur une rlatefo font les avr..,,.',jes sont I. -Labilité, la robtk;. ÉInps réel. La plWef-..un) fixe peut être un c,i..dinateur. La p peut ê.,Li.e un smaphone, une tablette, un orlio..Savo poe, -titecture ie1h et logir.ic .,lexe et présentant souvent des incompatibilités ,,'ar rapport à une platri-nze, uue Ale peut être mise en oeuvre cAT assurer l'acVq-L.:..:.tion du procédé avec la pipa-- os-, La base d'objs .ervant à la reco aissanc,:.; d l'objet peut , cor. plateft,nae logiciel Dans e y ante, la base d'o'njcts est accessible par le biais d' .., ° :::Iple un rés au i:.;°!..27°.:et,,...., '''.uetoothe.. cfr.'..? unei.110tell.T7 :_uss ne reaunau a encore pour 2i.t, selon un LI1ÊÏ'C., de ses aspects, un produit pour la mi: .... euv I..3cdé de dé.icction et de tel que ,ranaine compr:rt.u.t de à ce que : - au moins une ima représentant l'objet soit capturée et e1ç- - un prétraiLen".mt ;oit appliqué à ladite au moins une ime."7.e, comportant une étape visant à retrouver dans l'image les CJn4.5osuntes co texes dc l'objet, - les contoir,..3 soi...at ..;:és sur l'image - des descriptFfors associés aux ctoprs de moments d'inertie inv a7ts, et - ces desc.ip,ctus soient comparés avec des descripteurs contenus dans une d'ot j,)ts afin de recc-rmaitre l'objet. ci-d pour le procédé de reconnaissance --r'ent .luit proL,: aar d'or satet Le produit progr. e d'ordinateur peut être réalisé initial ent ss- are plu.ieforme logicielle fixe, telle qu'un ordinateur, et peut être porté par la suite sur une obile après avoir subi des chang ents et des optimisation' afin qu'il soit exploi L sur J. . i t,lorine mobile et qu'il fournisse un résultat optimal, la vitesse du et 1- moire 'mitée lr. plateforme logicielle mobile ne pen..n&-L,A pas d'exécuter des progr es à des cadences temporelles similî ires à celles d' fixe. L'invention pourra ;:.:L-e -mieux comprise à la Law u du la qui va suivre, d'ex pies non limitatifs de mise en oeuvre de celle-ci, et à l'ex en du dessin Liulexé, sur lequcl : - la Ils.a5'C 1 est un aelra. tp nanad certaiaus du oédé de °ri aissance l'invention, k: Xire 2 est un schéma représentant en détils du procédé de reconnais. e d'objets selon l'invention, la f 3 et 2,Aontrant la reconnaissance d'un objet selon l'invention, - la figure 4 est un ::.011f:ma représentant des étar d luise Luvr=;;; proc(..dé ;:,e,lon l'invention .i.)ar un utilisateur, les IiLVII-CS 5A à 5C et 6 à sont des images illustrant les différents résultats (Ls di 'invention, les figus 17 à . images Tv différents ré t1tPï du nL.ocidé de reconnaissance d'objets, la figure 20 est une image résultant d'un exrnple d'utilisation du procédé selon l'invention.A convolution of a filt .; then be made to soften the edges of the object and put in .1. forms geot.16 '..- i related. The fl ier digitizes unl. born can be Gaussian. For example, the action of the for 'me or more valetv3 successful operations performed on the related composites to end the forms on a novulle ie . This form of conserving forms having, at this point, the use of lerries where Li, at experimental conditions, and the extraction, the objects of the contours, a sub-sample of which is characterized by a filtra-atl. if local, vi.?..1 .. to our, - todify in cascade them in a effit lrtéfacts, and reduce the chatoi ent and the 'noise s. of three components of color to reflect the composites of the image and a filtering of C. y may be used for the delineation of contours. and to elect the following: 1. We would have the least PCs, - Jelen.as the important ee-e: iétas of the object.The detection of the shape of the object is prefered realis ..,: .- by a contour segmentation followed by a recognition p a t t t t the idertification of the comp erning of the statistical properties of the object, the noise, distortion, and e. These effects can have a significant impact on the shape rechroed, in order to elicit the discontinuous visual imperfections obtained by the seventh generation. Strain dilation for the application of a morphdl- can be applied to the perimeter of the contour and to co-ordinate the eontinufl, eq and ll, ::: .. a.uts3 dses bowls. This step is 15 impo te because the ut The convex hull of the horn can be calibrated so that it can search for all the anoints detected during segmentation and encompass them in order to present the problem. : e ..: c - e..es, the geometric with the object recheeehé. The aim of this fodetion is to smooth and coedoer, 1, tecté and iL-iminir.h - ,,; The values of the forthcoming computation calculation are as follows: ## EQU1 ## If the object can be extracted, this step can be used to find the contour of the object corresponding to the object of interest sought. The calculation of the descrptcui-J, intervenes 25 contour. Describers are invidious moments and effective analysis 114.1 non-ce,: mlidle. The ',., .. ip ui: 3 are forward fc (eastruits by ^ R--, e: e.'S -1 -: ,, ifarn, Me-s retetinents related to the information of the image. From e, the descriptors are calculated by means of the in-time moments of FL., Received by the calculation of the weighted average of the intensities of the pixels gr, and reset at the end of the trait, which: to find a maximum of infumation on at least a part of the pixels of the ima, su.The contours, in ... ". f" e-, c) cs directions. This p and get multidirectior: F.cls by pix;. '"! .. Knowing the object by its function can7qteristics f (x, y), ur its form can" JI.1. ,, .. 1 .,: urer the various moments: x '.vff (x, The n-raents Hu h, the article of M. HU, "Visual pattern recognition by nvariars", IRE Trt.%'; .. vactions on irp! Theory, 8: 179-187, can by the following formulas: - rir.c hz = (: .720-7: ^ icz) 441 hs 3711. "i7C3) 2 k4 = (naC -1712) 'ne3 hs = CY7.3 (- -,?) 12) (173C 3171 ^) [(T3C k) 77c72 17-1 rcc, '' {3 (.7isc -)). 27cz) Vrisc-7 / ca) 4% I. (risc 171:) (71: 1 nos) h- = (317i-nc3) (73C122) [Crl3C. n1Z): (1% e = F13 i - f: L 1-te> es the properties of geometric int interesting, to describe effects segmented by their prorlift,% tc11r'7 than the global one, the - - .. ..tquoids, etc. are changed and this is - for applications .1, linked to use, in a non-cost environment or in an outdoor environment.: -7fmn. "issance di Les .1 "Inverteous contour of the contour are those of ulc bu2- of n: Objective numbers: nnes - (-,: 'nrks: by cu.np.': coefficients of the moments associated with the contours, captured at intervals with objects of the b - model of ... standing by eaeraple on the wing of the standard abso. It is necessary to return a factor of similarity between the most varied polygons, and of which the evolutions of the sinus represent the maximum of 1, 1, 1, and 1, respectively. With the object the recognition of the object thus advantageously on a geometrical classification from the base of objects of ctc e.rtient can be comparing the diner moments ..-. t. with oao ors d: 1.ference of the base of objects with the formula: man where A and B represent the two contours of the objects at a and n-1.4 and are defined by = = and with hi e and 11 the monunts Hu of the object and object B, respectively. The lm s of objects of L of objects cci.re:;: in preference to one of instances la1 -., 1i-cs .u; a. Plateforine The process 7..rention can be iT on low-resource platforms. The algorithm p. on a rlatefo do the avr .. ,,. ', they are I. -Liability, the robtk ;. Real ins. The fixed () can be a computer. The p can be a smaphone, a tablet, a poo oro-poo, -title ie1h and logir.ic., Lexe and often having incompatibilities ,, compared to a platri-nze, uue Ale It can be used to ensure that the process is carried out with the pipa-os, the base of the object being used for the recom- mendation. d the object can, cor. In this context, the base of the files is accessible through a simple reference to the following:. .., '' '.uetoothe .. cfr.' ..? However, according to one of its aspects, a product for the second half of the year is a product of the market. , ranaine compr: rt.ut so that: - at least one ima representing the object is captured and e1ç- - a prétraiLen ".mt; is applied to said at least one ime." 7.e, comprising a step aiming to find in the image the CJn4.5osuntes co texes of the object, - the contoir, .. 3 se ... at ..;: on the image - descriptFfors associated with ctoprs of moments of inertia inv a7ts, and - these desc.ip, ctus are compared with descriptors contained in one of ot j,) ts in order to recc-master the object. hereinafter for the process of recognizing the product of the product. The computer can be made initially with more fixed software, such as a computer, and can later be ported to an obile after undergoing changes and optimization so that it can be exploited. L on J. It is mobile, and it provides an optimal result, the speed of the first and the second. Mobile software platform does not allow to run progressions at time rates similar to those of fixed. The invention may be understood in accordance with the following Law u la la, the non-limiting ex plies of implementation thereof, and the ex Liulexé drawing, on which: - The Ils.a5'C 1 is aelra. According to the invention, K: Xire 2 is a representative diagrammatic diagram of the recognition process. Of the objects according to the invention, FIGS. 3 and 2, showing the recognition of an object according to the invention, FIG. 4 is a: ## EQU1 ## According to a user, the 5B-5C and 6A-5L are images illustrating the various results of the invention, FIGS. Different images of the object recognition molecule, FIG. 20 is an image resulting from an example of use of the method according to the invention.

Des étav..,, (Ill. procédé de dtctPï d recc?rr2i7s-t.nce d'un objet selon l'invention sont riprentées à la 1. Le procaé selon p 'te découpé en deux une pr ière partie de prétrait ent 10 et une deuxième partie de jcction et reconrrissp.nce 50. La pa7.5e J. prétraitemeriT 10 ,;:o.Joi-te une éÇe 11 ,l'acqi.:isition de l'image, une 12 de con,,Tersion de l'espac:,:- ul.:e é' 13 de f11uue morphologique. La p.11.ie de détection et de reconnaisso.nce 50 corrxorte une étape 51 de , u. te é>:upe 52 d'affinage du corÉcur Lie étçe 0 d'app ement de modèles.Methods of detecting an object according to the invention are shown in FIG. 1. The process according to the invention is divided into two parts in a first part of the pretreatment process. 10 and a second part of jcction and reconrrissp.nce 50. The pa7.5e J. preprtraitemeriT 10,;: o.Jo-te a tee 11, the ac:. Isition of the image, a 12 of con ,, Spatial modification of the morphological field: The detection and recognition stage 50 corresponds to a stage 51 of the stage 52 of the stage. refinement of the Liege cure is used to model models.

Plus précisément, comm-: rcp.','senté à la figure 2, l'étape 13 dc '. orphologique du prétrait ent 10 a.D7liquée à une image 2 acquise et convertie colmporte unc :<.)us-t:.; 14 de .on de composantes connexes (ou ki anglais), une sous- 15 c P.. foi P nue s.s 16 de li,.,sage. Lzs taes 51 et 52 de d&-,ctioil et d'.: lie de détection et reconnaissance 52.. C47111115iTetmt une sous-U1i.ne 53 de segmenbt e sou::: -et 54 de sépar de canaux, une sou..;-étape 55 de filtri. Canny, ine 1 ','ue sous-étape 57 de de l'enveloppe convexe et une 58 d'ey contour. PréférenieIleïit, toutes lu étzius du procédé sont accomplic-::, t, ..encore plus péf,ri..:ntiellement, eries ùnt accomplies dans l'ordre décrit. L'ens ble de et SOUSéPlpe en détails ce qui suit.More specifically, as shown in FIG. 2, step 13 dc '. orologic pretreatment 10 a.D7licated to an image 2 acquired and converted colmporte unc: <.) us-t:.; 14 of related components (or English ki), a subclass of 16, of course. Detection and recognition detectors 52 and 52. C47111115iTetmt a sub-unit 53 of segmenbt e sou: and -et 54 of channels separ, a penny .. step 55 of filtri. Canny, is a sub-step 57 of the convex hull and a 58 of the contour. Preferably, all the conditions of the process are fulfilled, but still more satisfactorily, performed in the order described. The set of and SUBUSEPPE in details the following.

Comme représenté à l'ordinogr. ',tue d Ittt 3, dans le but reconna1t-e un objet 1 présent dtttis une image 2, un prétraitement 10?Ar. urt, détrsc..m de contours 51 sont .4,plittués à 'tt'tge 2.112s cl.sctipteurs des contours sont calculés lors d'une étape 59 etutt; le; Lut d'C:lutt', cotripat. d'objets 3 lors d'une étapt.: d';.pH -r mes 4 coitenus dans une base S. .-Àculé ne correspond à aucun descripteur de la ...use d'objets 3, ur indicar : selt,tt tltclht: la fo:".;-:c et l'objet sont non-identifiés t dans une étape 62. Dans le cas contraire, si un dt7,s,:t leur come,spond à uti t7esc..t.imr enregistré dans la b a d'utjets 3, l'objet 1 est identifié à une ...c 61.As represented in the ordinogr. 3, for the purpose of recognizing an object 1 present as an image 2, a pretreatment 10? Ar. The contours of the outlines are calculated at a step 59 ett. the; Lut of C: fight, cotripat. of objects 3 at the time of a suit: of pH -r my 4 costs in a base S.-Aculated does not correspond to any descriptor of the ... use of objects 3, ur indicar: selt, tt tltclht: the fo: ";; -: c and the object are unidentified t in a step 62. Otherwise, if a dt7, s,: t their come, spond to uti t7esc..t. imr registered in the object bank 3, the object 1 is identified with a ... c 61.

Le cail descripteurs 59 et l'appkn ' dèles 60 seront c;titcrits en détails dans la suite. Le procédé selon l'invention peut être ut9 sur la plateforn-tc; mobile 5 d'un utilisateur U, comme représenté à la figure 4. Pour utiliser le procédé de connaissance d'objets, l'utilisateur U htt tee une applicatkr sa plateforme logicielle mobile 5, lors d'une :!::.t:t1:,e 20, c,tose - :hages de l'objet I est mise en route pal dite plateforne 5 lors d'étapes 21 et 22, et l'd,'..tlification de l'objet 1 est sur la pl.!teforme dans une étape 23. Let, eai.:,t:t; du procédé selon l'invention vont à présent -t-.:rites en rr: ce itux figtttes 5A à 5C et 6 à 16.The descriptors 59 and the appellation 60 will be described in detail later. The method according to the invention can be ut9 on the platforn-tc; Mobile 5 of a user U, as shown in Figure 4. To use the object knowledge method, the user U htt tee an applicatkr its mobile software platform 5, during a:! ::. t: t1:, e 20, c, tose -: hatches of the object I is put into operation pal said flatforne 5 during steps 21 and 22, and d .. 'tlification of the object 1 is on the in a step 23. Let, eai.t, tt; The process according to the invention will now be repeated in FIGS. 5A to 5C and 6 to 16.

Plusifurs images de Po 1, dont une est vis:ble à la figure 5A, sont avantageus ent acquises, lors de l'étape 11 d'acquisition de par un app,t-..1 ,ture, tel qu' .e c. éra filmant l'objet, par exemple entre 10 et 15 irtag,t3 par S 0 n dtt', Un 1m 2 -sr l'application du pu'..;t1:: selon l'invention est avantageusement convertie en niveaux d,- '-ris, lors de Utt 12 de conversion de l'espace couleur, comme représenté à la fin u:. L'image 2 est msuite bin sée, dans l'ex pie tuttique culculé en moyennant le voisinage de chaque pixel, a 3 de film morpholo.ie du ent 10 appUqué, 2 bin. sée coni..rt une sous-étape 14 de clacction des t7.("1.pes I. pixels .1 a,. 7és cotte:,,:, dont 1e -..,-,.tttdtittt est visible à la figure 6.Several images of Po 1, one of which is shown in FIG. 5A, are advantageously acquired during step 11 of acquisition by an app, t-1, ture, such as c . By filming the object, for example between 10 and 15, the application of the invention according to the invention is advantageously converted into d-levels. - '-ris, when utt 12 conversion of the color space, as shown at the end u :. The image 2 is msuite binéée, in the tuttic ex pie culculated by averaging the neighborhood of each pixel, a 3 of film morpholo.ie the ent 10, 2 bin. A sub-step 14 for clipping the t7s ("1.pes I. pixels .1 a, .7 is included: ,,:, of which 1e - .., - ,. tttdtittt is visible in FIG. 6.

Le:;axes sont extraites, à différents niveaux d'échelle, par ex.-.mple par l'analys,-. extm.çsla, de l'image 2 oLinus par cc wolution de l'im ga-L-ssi isotropes. Lors de l'ét2.' e 15 de filtrage de forme, la composante co.f.,-n;.7 la plus grande surface est dét inée afin de réaliser sur l'ima?-.e 2 ledit repré h figure 7, et de cor .,s:rver seulcment les con i'osantes connexes susceptibles de co.t..1t,..4.- un contour d'objet i'LL:o.uu.;ss.,:,1.)1e, en enlevant notamment les petits objets superflus. Afin d'adoucir les bords de l'objet et de mettre en évidence les frontières des formes géométriçues cutine:, es en éliminant une partie du bruit, une convolution d'un filtre numérique de lisage avec l'imp7e 2 est ensuite réalisée à l'étape 16 de dont le :2t la figura 8. Le filtre num que utilisé est par ex e un filtre gausFifm. 9, consiste Une étape 1,:applément.b.3.7e nale rétr.?. 10, réq.111.71.rt- spliqu.cr plusieurs op, ttions à multiple valeurs interv:s lle 1. compos.mt.(3 connexes afin de déterminer les formes sur un large -,.o.i?..cuse et d'extraire les pal des de faible contraste. La figure 10 rrésente des étape...3 51 et 52 de ..;.tion et d'affinage des contours de la p e détection et recomr.s.:-.mce 50 du ..Aon l'invention. Lon. de cette étape 53 de segment:::;tion pyrarr;,lale, un sous-échanflonnage multi-résolutios. ex lie u. filtraF...; 1tatif local, est appliqué à l'image 2 pour modifier C:711-.7:ase.srs; le coirerir31,..-.. I - n-rulti-échelle. Lors de l'étape 54 de rtion de - composant couleur dc.C. le ,cst visible à la figure 11, l'image 2 est décompo en trois canaux pour nievcr les info:..itic)'isp tine. s eJ ces différentes et les agréger à la fin du procédé. Un filtra,s,- Canny est ' à l'it.ge 2, lors de l'éntpe 55 représentée à la figue 12, pour permettre la détection des:.:01.:i'0'11".2t et éLïïkr les informations les moins pertinentes en préservant les propriétés importantes de l'objet 1. Coiïe repr,rsté à la figure 13, tue .dilatation de contour, par exemple par appl,...o..d. d'un fi1Le morphdiog%ue, appliquée à l'image 2 lors de l'étape 56 afin d'élerr le périmètre du contour cit. d combler les discontinuité: déits de repe.3sc..ttation des bords.The axes are extracted at different levels of scale, eg by analysis,. extm.çsla, of the image 2 oLinus by cc wolution of the im ga-L-ssi isotropes. During the summer. In the form filtering, the co.f., - n; .7 component, the largest surface area is determined in order to make the image 7, and cor. : only to identify the related con tients that may be involved in an object's contour, such as: 1.. the small superfluous objects. In order to soften the edges of the object and to highlight the boundaries of the cuticular geometrical shapes, by eliminating part of the noise, a convolution of a digital readout filter with the impregnated image 2 is then performed at the same time. Step 16 of which is shown in FIG. 8. The numeral filter used is, for example, a gausFifm filter. 9, consists of a step 1,: applet.b.3.7e nal retr.?. 10, number 1.11.71.rt- splice.cr several multi-value operations intervene s 1. compos.mt. (3 related to determine the shapes on a wide -, .. oi? .. cuse and d Fig. 10 shows the steps of ... 51 and 52 of the drawing and refining of the contours of the detection and recom-. According to the invention, in this step of pyramid segment, a multi-solubilized sub-sample, such as a local filter, is applied to image 2. to modify C: 711-.7: ase.srs; the coirerir31, ..- .. I - n-rulti-scale. In step 54 of rtion of - color component dc.C. le, cst visible to In FIG. 11, the image 2 is decomposed into three channels to generate the information: itis) isp tine. s eJ these different and aggregate them at the end of the process. A filtra, s, - Canny is at the it.ge 2, in the entpe 55 shown in Fig 12, to allow the detection of:.: 01.:i'0'11".2t and élïïkr the least relevant information by preserving the important properties of the object 1. As shown in Figure 13, kill the contour, for example by applying a morphographic fi gure. ue, applied to the image 2 during the step 56 in order to erase the perimeter of the contour cit d d fill the discontinuity: dice repe.3sc..tttting edges.

L'enveloppe convexe du contour est calculée, lors de 57 représitc")c à la figure 14, en recherchant tou,3 .1);i-)i1t.3 détectés lors de la segm f.,:.dion, appelés égal ent points contracC3, a.!7.1 de définir une forme arrondie 1rC.:3entant une simih. géométrique avec l'objet 1 à re5-5'-,5t-,;.Cnim.The convex envelope of the contour is computed, at 57, in FIG. 14, looking for all of the detects detected during the segm, which are called equal. It is necessary to define a rounded shape 1rC.:3enting a geometric simile with the object 1 to re5-5 '-, 5t -, Cnim.

L'é'.4Yc 58 J exaction du contour saillant 6 7k7:17,1Y-Sc,112.-"ce à k, Tire 15 enfin de retrouver le contor aya le plus large périmètre et qui correspoAra à l'objet 1 d'intérêt recherché. A la fin des étal. 51 c.1,- 52 et. d'affae.2c de contours de l'objet 1, afin de comparer l'image 2 à l'.' '.t t av ks es de le b.3e 3 de mod,:;les d'objets pr11.e s, desipteurs du contour sont calciUs, lors de l'étape 59, en --:irr)ments Hu :lécrits précedemrnent. L'appbt.%,5r-.,:tut tln; formes est réalisé p coenpai-Àson des coefficients des descripteurs de ?; ceux &s desc!iptrmrs 4 des modèles d'objets contenus d,lis la 'Lt5.t.e d'objets 3, en se basant par ex,,..Tv' moye.ne .7,bsolue Ce voie facteur de similitude rntre les polygones les plus r. dont les emetxistioitl.07:e luminosit,': représentent le maxim3.-,3.n. dc vr-Àisem anu: ,;-?,t de l'appari ent 60 est représenté à la fige 16 et pe et de dé tectr.T l' «j:1 1 dans le cas où une correspondance a été trouvée.The exertion of the protruding contour 6 7k7: 17,1Y-Sc, 112 .- "to k, finally makes it possible to find the contor having the widest perimeter and which will correspond to the object 1 d At the end of the sets 51 c.1, 52 and 2 of the contours of the object 1, in order to compare the image 2 with the With the aid of B.3e of the model, the objects of interest and contour sensors are calibrated in step 59 in accordance with the above-mentioned instructions. The%, 5r -.,: Tut tln; forms is produced by the coefficients of the descriptors of those of the contained object models of the Lt5.te dt objects 3, on the basis of, for example, the average of the most important polygons, whose luminosity is the maximum, 3.n. dc vr-Àisem anu:, - - t, of the pairing 60 is shown in Figure 16 and pe and de tectr.T the "j: 1 1 in the case where a correspondence has been found.

Plusieurs imag. différentes du n.Eu.ne objet 1 peuvent être acquise-.; ct u::ilisées afin 7:i.E.7.ner le résultat de la - dic l'objet. La firiu. 17 -/-71.,r5..sente la (Ile la vcion d'échelle lors 6c la mise en oeuvre du procéd,': de reconnaissance d'objgAs n 1' di cntion, Lonstiue ost'ids noche de la came, il est bien visualisé dans l'image 2 et sen dét,: cç: bonne recolinssance dc l'oljet. Lorsque la 1.,:solution est fort ent dit..1.5tcste, pat-e. yle juscpali' 15% cic Li15..1;b de l'i détails sont perdus, le contour n'est pai bicn détecté et-lic ;).Gc peut échouer, bL:c lue les moments je Hu soient robustes aux chan: Les ch i ts de position et de l'orientation de la la reco aisncde l'objet d'intérêt 1, comme représenté à la figure 18, grâce à la robustesse des moments de Hu ct de position.Several imag. different from the n.Eu.ne object 1 can be acquired- .; They are used in order to make the result of the object. The firiu. 17 - / - 71., r5..sent the scale scale when performing the procedure of recognizing objections in the direction of the cam, it is well visualized in the image 2 and sen det, that is good recolinssance of the oljet.When the 1,, solution is very ent dit..1.5tcste, pat-ele juslep 15% cic Li15 ..1; b of the details are lost, the contour is not detected and-lic;). Gc can fail, bL: c lue moments I Hu are robust to chan: Position ch i ts and the orientation of the reco hacde the object of interest 1, as shown in Figure 18, thanks to the robustness of Hu and position moments.

Cc, ----,-,e reprc.,s4s,..11.é la figure 19, le chap,g,41.,..nt de lumineuse n'a pas un grand impact sur 1-J7,. l'invention p et de gér...'7- de luminosit5. la ,-",-k-:Iction. (...Ji.±burs dans des condilion, faibl ..:-.,-_nairage. Les momcnt c Hu utilisés pour calcJcr les , des ccnjurs sont é lobustes à cette v ation et permettent d'iiti. fier 1. rininvdscê :pare 20 niontir ir d:dinde d'uninsi selon l'invention par un utiliseCe d er ui1i.. plateê 5, telle q1.4e son sim:-.IMIone, pour filmer les ine applicaticr-r, installée sur la plauJequnc logicielle 5 est lancée afin et de capturer le flux vidéo, puis d'e-/..,-uter le (L:7: 1'.b,: 1 selon l'invention tel que décrit précéder ent. -ré,..ultats différi1s étapes du procédé s'affichent à l'écran de la plateforme logicielle pour ql.le l'utilise- en prcnr, connaissance, comme visible à la figure 20.Cc, ----, -, e reprc., S4s, .. 11.é in Figure 19, chap, g, 41., .. nt of bright does not have a great impact on 1-J7 ,. the invention p and manage 7- of brightness. The -. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -. ation and enable the application of the invention by using a flat plate 5, such as its simulator, for recording the applicaticr-r, installed on the software plauJequnc 5 is launched so as to capture the video stream, and then e - / .., - uter the (L: 7: 1'.b ,: 1 according to the invention As described above, the different steps of the method are displayed on the screen of the software platform to use it as shown in FIG. 20.

L'inveri-doi.i n'est pas limitée à l'ex. :e qui vient d'é types c frc ou d'opérations de seuilJ être nid...nids. Une seule - 7 2 c. l'objet 1 peut être cap ..'ile 2.0 un :.,pprreil photo. Le tdé selon l'invention peut avoir comme application la reconnais,-_,anc d'objets dans des, ver,OEz obtenir des infcrnulions sur les produits visés les consommateurs. Le procédé de reconnaissance d'objets selon l'inventio.1-, n Lent servir ,ire le Yi ente un objet physique et l'info ation num' que qui le concernant, irenani photo ou ec l'objet.Inveri-doi.i is not limited to ex. : e that comes from types c frc or threshold operationsJ to be nest ... nests. One - 7 2 tbsp. the object 1 can be cape .. 'ile 2.0 a:., pprreil photo. The object according to the invention may have as its application the recognition of objects in, to obtain information on the products targeted by consumers. The method of recognizing objects according to the invention may serve to draw a physical object and the digital information about it from the photograph or the object.

Le don:sirs de la méhode concerne p eu iè ent le commerce de pro& !a,::iques o de puvenir à .nue nsinn.n.re compréhension des bcsolfts des consommateurs dans un marché diversifié et en constante En effet, les informations fournies sur les produits sont souvent incomplè!.:s et p:ts le compl-:-'::----er.: d'informations 'dont 3.c coolamideur a besoin. Cette applic.:iCion de liaLo cistre un obj-::: ,-;t. le ,:.:,enlenu je, la meilleure manière aux exigences du consomrr.7tc4:v ui lui fournissaat ii tmps réel les renseignements désirés sur objet donné, tel que son prix, son util ;Y.ii, 1 rLC qu'il procure, sa contenance, ses déclla- ns, ses lieux de vente, etc. Hue interface utilis:iteu: _siiettre l'affic; .-e d'informations sur des produits co our _ s réel. Ce s ar. 3rte des ir.i.rmaticn.:7, ce qui nsommateur une meilleure prise de L'expression « comrortant un » doit U.ie comprise co e étant synonyme « comportant au r.::',ins un », sauf si le contraire .(25 L'epn « compris entre » doit s;c. comumdre bornes incluses. 10The gift of the method concerns the trade of professionals, but it can also provide a better understanding of consumers' needs in a diversified and ever-changing market. supplied on the products are often incomplete!.: s and p: ts the compl -: - ':: ---- er .: of information' of which 3.c coolamideur needs. This application of the language lists a problem. I, the best way to meet the requirements of the consumer: to provide him with the information required on a given object, such as his price, his usefulness, provides, its capacity, its déclla- ns, its places of sale, etc. Hue user interface: iteu: _sit the display; information on actual products. This ar. The use of the phrase "comunicant one" should be understood as being synonymous with "one", unless the 25 The epn "between" must include the limits included.

Claims

REVENDICATIONS1. (1-5) and recognition of an object (1), in which: (2) repr: .At the object (1) e stored and recorded, - a -)) is to said to the blacks a ix-c1.3e (2), comprises a step (14) lives to find the image (2) the - cc the object (1), - conjurs (6) dc the object (1) are detected on the pretreated image (2), - d. These contours (6) of the object (1) are computed from moments .iF <Ttie these descriptives: scat i:, (:] -; - 1.N.Ç.: 5.s 5 With eo1 ', .. a base of objects (1) in order to know the object (1).

2. IiocM5 according to claim 1, in which the writers are computed V: the weighted mean of the weighted mean, of the irtY, Irities of the -Ii:; :: - 51,:. 1.5'1s of the image (2), especially on the pixels of the contours, 755-5, in directions

3. P -., 5édé according to revendici.iion 1 or 2, wherein said 5To image (2) the object (1) is acquired by ai.il capture, azunment a éra filming the ol5j.ct . 20

4. Pre according to any type. d reve, .. ic2us 1 to 3, 'images rcp: 55,5ntarit the Object (1) are caparées and analyzes an ïe.eoni-itre

5. Pro cd.-one one q.lco. previous Lions, wherein said at least one image (2) is gray and / or binarized prior to pretreatment (10).

6. RoGédé according to any one of the preceding reqendications, years 1L.quel. the (10) oci in oUiel: 1-The form filtering (15) vi: int to deter the compos: i.? È ,, pl .3 grib

7. The method wherein the invention further comprises a step of lissfm (16) wherein: a solubilization of a digital filter, in particular a filter I the image (2) is made, the numbered wire used being

8. The method according to any one of the preceding claims, wherein in addition (10) there is provided one or more multi-channel operation (10). on e (2) containing the related.

9. A method according to any one of the preceding claims, wherein the prior art has detected the detection of coenzyme. (51, 52), a multi-soh sub-sampling (53), by a thread, is applied to the image (2).

10. The previous ones, previously preconditioned 7.1.7. (tectkr,, -: oitours (51, 52), the ir; -, Î (2) three channels of color compsantes.

11. Procé, M according to the previous page of the preceding recitals, in which the following is a step: fl.luuue de Canny (55) .

12. -.71.101ccnT, .. e. of the instructions in (51) c.iiu. in addition, a contour follows from the identification of the shape of the contours, noting the object (1).

13. The method according to any one of the preceding claims, wherein the cormation (56) of a morphological filter is applied to the in7:. 7. End the edges of the contour and expand the pure.

14. The method of claim 12, wherein c., Convex ppe of c 'and e - .. - -. .. - 4 in .. tent during the ser.tion of cont..inn

15. The method as claimed in claim 17, wherein: (6) the object (1) is ex- tected;

16. Pruud according to the preceding paragraph, d. lecu 1 the coeffic. ', ... T,:.; descriptor - ::, associated with the (-) rolls of - (7) are compared Ads deszni; shots associated with contours of o ', .. jets contenT. of objects (-.): Reference by calculating an absolute mean flow fcennn. R = where A t,: fbebeL: -2. 1.:s two objects to be understood and ne 'and m7 s 4'. ± finis = sign FIA E _and by - hA and 1.; 0 Hu of object A and object B, respectively in t.

17. The process according to claim 1, wherein the coeffect of the emits a sir.LLL factor; between the most prominent prilygones nt 's characteristi7Y represent the maximum likelihood a

18. 8in one being implied 7.1r a low-walled (5) low-cost CPU, soft software. It is the order of the day for the implementation of the proce, that, in any of the claims, the pro-pro. so that: u minus u.17.e image (2) represents the object (1) is captured and wakes up pret (-) (10) is assigned to at least one ira (z) a step (14) v: ant to open in the image 2) the coex components of the object (1),?, 5 cOEÉ, jui-s (..) of the object (1) are detected on the image at -; ,, contours (6) of the object (1) are computed at e of moment3 these descriele its s- 8e.rierés with descriptors .les a base (4) to recognize (1) .