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dc.contributor.advisorDubeau, Françoisfr
dc.contributor.advisorZiou, Djemelfr
dc.contributor.authorKsantini, Riadhfr
dc.date.accessioned2014-05-16T16:04:05Z
dc.date.available2014-05-16T16:04:05Z
dc.date.created2007fr
dc.date.issued2007fr
dc.identifier.urihttp://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/5088
dc.description.abstractCette thèse, présente l'ensemble de nos contributions relatives à la recherche d'images par le contenu à l'aide de l'analyse multirésolution ainsi qu'à la classification linéaire et nonlinéaire. Dans la première partie, nous proposons une méthode simple et rapide de recherche d'images par le contenu. Pour représenter les images couleurs, nous introduisons de nouveaux descripteurs de caractéristiques qui sont des histogrammes pondérés par le gradient multispectral. Afin de mesurer le degré de similarité entre deux images d'une façon rapide et efficace, nous utilisons une pseudo-métrique pondérée qui utilise la décomposition en ondelettes et la compression des histogrammes extraits des images. Les poids de la pseudo-métrique sont ajustés à l'aide du modèle classique de régression logistique afin d'améliorer sa capacité à discriminer et la précision de la recherche. Dans la deuxième partie, nous proposons un nouveau modèle bayésien de régression logistique fondé sur une méthode variationnelle. Une comparaison de ce nouveau modèle au modèle classique de régression logistique est effectuée dans le cadre de la recherche d'images. Nous illustrons par la suite que le modèle bayésien permet par rapport au modèle classique une amélioration notoire de la capacité à discriminer de la pseudo-métrique et de la précision de recherche. Dans la troisième partie, nous détaillons la dérivation du nouveau modèle bayésien de régression logistique fondé sur une méthode variationnelle et nous comparons ce modèle au modèle classique de régression logistique ainsi qu'à d'autres classificateurs linéaires présents dans la littérature. Nous comparons par la suite, notre méthode de recherche, utilisant le modèle bayésien de régression logistique, à d'autres méthodes de recherches déjà publiées. Dans la quatrième partie, nous introduisons la sélection des caractéristiques pour améliorer notre méthode de recherche utilisant le modèle introduit ci-dessus. En effet, la sélection des caractéristiques permet de donner automatiquement plus d'importance aux caractéristiques qui discriminent le plus et moins d'importance aux caractéristiques qui discriminent le moins. Finalement, dans la cinquième partie, nous proposons un nouveau modèle bayésien d'analyse discriminante logistique construit à l'aide de noyaux permettant ainsi une classification nonlinéaire flexible.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Riadh Ksantinifr
dc.titleRecherche d'images par le contenu, analyse multirésolution et modèles de régression logistiquefr
dc.typeThèsefr
tme.degree.disciplineInformatiquefr
tme.degree.grantorFaculté des sciencesfr
tme.degree.levelDoctoratfr
tme.degree.namePh.D.fr


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