Utilisation de la distance de Hausdorff dans un SVM ?

Ludovic Simon and Jean-Philippe Tarel

Résumé

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Notre objectif est de réaliser la détection et la reconnaissance automatique des panneaux de signalisation routière à partir d'une caméra montée sur un véhicule. Faire la détection et la reconnaissance, à partir des informations de forme, est généralement beaucoup plus difficile qu'avec des informations de couleurs. L'information de forme est pourtant essentielle, en particulier pour les panneaux. La distance de Hausdorff et ses variantes sont des mesures de similarité très utilisées pour comparer des contours. Elles sont donc des candidates naturelles pour construire le noyau d'un SVM qui permettrait de faire l'apprentissage sur des formes. Le noyau pouvant s'interpréter comme une mesure de dissimilarité, une question se pose : quelle fonction choisir pour transformer la distance de Hausdorff en noyau permettant au SVM d'avoir de bonnes performances? Dans cet article, nous présentons une étude expérimentale qui ouvre plusieurs pistes quant à l'utilisation de la distance de Hausdorff modifiée dans le cadre d'un SVM. En particulier, nous avons observé un lien entre la qualité des résultats de classification obtenus par SVM et certaines caractéristiques simples à calculer.

Reference

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