Conférence ISN sur la détection d'objets sur des images

Déterminer si une image numérique contient une voiture est très difficile pour un ordinateur. Les méthodes actuelles se basent sur une analyse spatiale et fréquentielle de l'image, suivie d'un algorithme de classification.

PDF de la présentation

Références

Page Wikipédia sur HOG:Histogramme de gradient orienté

Page Wikipédia sur les Machine à vecteurs de support

Présentation de Yann Lecun sur les réseaux de neurones convolutionnels: Learning Feature Hierarchies for Vision

Code

Les exemples sont implémentés en Python en utilisant numpy et matplotlib pour les calculs et l'affichage. Voir cette page sur comment installer ces logiciels sous Linux, mac et Windows.

Fichier ZIP avec les images d'exemples: images.zip.

Comparaison d'images avec des niveaux de bruit croissants: cat_vs_dog.py.

Fenêtre glissante sur l'image du chat (code assez lent): sliding_window.py

Detection de trois chats: sliding_gradient.py.

Pistes de code pour les SVM: SVM dans scikitlearn