Système d'appariement d'images avec réseau de neurones à décharges
Cette thèse propose un système d’appariement de formes dans les images. La plupart des systèmes développés dans l'état de l'art en vision artificielle requièrent beaucoup d'entraînement, et ne tiennent pas en compte la disposition précise des caractéristiques dans les images. Le but principal de cette thèse est de proposer un système polyvalent qui répond à ces deux faiblesses, et qui peut être jumelé à différents systèmes de l'état de l'art afin d'en améliorer les performances. On propose donc une approche qui peut être utilisée sans apprentissage, et qui permet d'établir une correspondance détaillée entre deux images, conservant ainsi la structure locale des caractéristiques. Le système est testé sur des problèmes comme l'appariement pixel à pixel où l'apprentissage sur de grosses bases de données n'est pas une option et sur la réidentification de personnes, où la localisation précise des caractéristiques des images est importante. Le système est implémenté avec un réseau de neurones à décharges, il est donc compatible avec les architectures neuromorphiques à décharges qui sont en train d'émerger.
Réseau de neurones à décharges, Appariement temporel, Appariement d'image, Correspondance dense pixel à pixel, Réidentification de personnes, Spiking neural network, Temporal binding, Image matching, Dense pixel matching, Person reidentification
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