Traitrements cognitifs mis en jeu dans la perception visuelle de scènes complexes et conséquences sur l'indexation automatique d'images
Year: 2008
Type: dissertation
Abstract: Chez les sujets humains, la capacité d'identifier une scène visuelle complexe est remarquable. Avec une seule fixation d'une scène, de nombreuse d'informations sont disponibles : son contenu, son identité, sa structure spatiale et la catégorisation de cette scène (Potter, 1975; Schyns & Oliva, 1994; Thorpe, Fize, & Marlot, 1996). Plusieurs hypothèses sont développées : Tout abord, le sens général d'une scène peut être acquis grâce a l'identification d'un ou plusieurs objets typiques (Friedman, 1979) et leurs relations (De Graef, Christiaens, & d'Ydewalle, 1990). Alternativement à ce point de vue traditionnel considérant que l'identification d'une scène s'effectue par l'identification des objets qu'elle contient, une autre hypothèse suppose que l'identification d'une scène peut être acquise au moyen d'informations globales ayant des propriétés de "scène-niveau" donc sans savoir besoins d'informations portant sur les objets (Greene & Oliva, 2006; Schyns & Oliva, 1994; Oliva & Schyns, 2000). Ces propriétés de "scène-niveau" se caractériseraient par des grandes surfaces structurales ou d'autres types d'informations similaires (Biederman, 1995). En outre, l'étude des mouvements oculaires montrent que les fixations précoces sont influencées par la densité de contours, le contraste local (Mannan, Ruddock, & Wooding, 1996, 1997; Reinagel & Zador, 1999) ainsi que la structure de la scène (Sanocki & Epstein, 1997; Castelhano & Henderson, 2003; Oliva & Torralba., 2003). Nous supposons donc que ces deux types d'informations fusionneraient en une représentation des différentes zones de luminance ne contenant pas d'informations précises sur les objets. Le but de cette thèse est d'étudier le rôle de la structuration spatiale des différentes zones de luminance dans l'identification rapide de scènes complexes. Les résultats suggèrent que les participants sont capables d'identifier une scène visuelle en se basant sur cette propriété
Author: Jingqiang Li
Language: French
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W658668809