Participants : Jean-Christophe Ossola, Monique Thonnat
Mots clefs : classification
Mots clefs : classification automatique, raisonnement par classification, intelligence artificielle distribuée, traitement d'image
Nous nous intéressons à la résolution autonome de problèmes de reconnaissance d'objets naturels à partir d'images les représentant. Ces objets ont pour caractéristiques d'être de formes très complexes et généralement reconnaissables seulement par des experts du domaine d'application considéré.
Ces deux caractéristiques ont une influence considérable sur la façon dont nous abordons le problème. En effet, la première (complexité des formes) induit un traitement de l'image qui se décompose en de multiples étapes plus ou moins sophistiquées et nécessite une grande expertise en traitement d'image. La seconde caractéristique quant à elle implique une connaissance approfondie du domaine traité pour l'interprétation. Or, notre approche tient à respecter d'une part la séparation entre les expertises des deux domaines (traitement d'image et interprétation) et d'autre part le processus de raisonnement utilisé par un expert du domaine d'application lors de l'interprétation.
Nous avons donc conçu un système distribué entre un système de traitement d'image et un système d'interprétation en nous appuyant sur les générateurs de systèmes à base de connaissances : Ocapi (pour le pilotage de programmes de traitement d'image) et Classic (pour le classement d'objet). Par ailleurs, l'utilisation du gestionnaire d'environnements distribués Chooe permet de réaliser une communication entre les processus contenant ces deux systèmes bien qu'ils aient été conçus, à l'origine sans cette perspective. Une première application sur des images de zooplanctons a nécessité le développement d'une base de connaissances dédiée. Nous avons développé un algorithme de traitement d'image destiné à caractériser certaines sous-parties de l'objet d'origine. Ainsi, les classes de zooplanctons possédant des antennes sont désormais classées avec davantage de précision.
Une deuxième application a été réalisée dans le domaine astrophysique sur la reconnaissance automatique de galaxies. Un travail important de mise à jour et de vérification de cohérence des systèmes existants en traitement d'images (PROGAL) et en interprétation (SYGAL) a du être accompli. De plus, nous avons développé un algorithme de traitement d'images qui permet de mettre en évidence des zones de l'images dont l'intensité lumineuse est discontinue et d'en extraire des paramètres numériques. Les différentes étapes de cet algorithme ont ensuite été intégrées dans PROGAL. Les paramètres numériques obtenus sont particulièrement utiles pour caractériser les galaxies possédant des structures appelées ``bras spiraux''.
Enfin, nous proposons de tirer partie des enseignements fournis par ces deux applications. En effet, nous remarquons que de nombreuses similitudes existent dans les deux cas étudiés, mais aussi dans le problème voisin abordé durant sa thèse par S. Yu (reconnaissance de foraminifères). Tout d'abord, les primitives de traitement d'images de bas niveau sont souvent communes, de même que plusieurs des paramètres utilisés pour caractériser les objets. De plus, le vocabulaire qui décrit ces primitives de traitement d'images peut être factorisé dans un certain nombre de termes génériques.
Dès lors, nous nous proposons de fournir à un utilisateur un système générique (en cours de développement) pour la reconnaissance d'objets naturels. Celui-ci est composé de deux systèmes à base de connaissances : un système de traitement d'images et un système d'interprétation. Le système d'interprétation est composé d'un ensemble de descripteurs dont les valeurs peuvent toutes être obtenues grâce au système de traitement d'images associé. Celui-ci dispose d'une bibliothèque de programmes, ainsi que de la connaissance nécessaire pour résoudre les problèmes qui lui sont soumis. L'utilisateur dispose également d'un vocabulaire que nous avons mis au point en nous basant sur les études sus-mentionées pour la mise en oeuvre de la communication.