Interprétation d'images basée sur une approche évolutive guidée par une ontologie

Résumé. Les approches de fouille et d’interprétation d’images consistant à considérer les pixels de façon indépendante ont montré leurs limites pour l’analyse d’images complexes. Pour résoudre ce problème, de nouvelles méthodes s’appuient sur une segmentation préalable de l’image qui consiste en une agrégation des pixels connexes afin de former des régions homogènes au sens d’un certain critère. Cependant le lien est souvent complexe entre la connaissance de l’expert sur les objets qu’il souhaite identifier dans l’image et les paramètres nécessaires à l’étape segmentation permettant de les identifier. Dans cet article la connaissance de l’expert est modélisée dans une ontologie qui est ensuite utilisée pour guider un processus de segmentation par une approche évolutive. Cette méthode trouve automatiquement des paramètres de segmentation permettant d’identifier les objets décrits par l’expert dans l’ontologie.