Cette thèse porte sur l’identification des kites sur des images satellites hétérogènes (différentes sources, différentes résolutions, etc.). Le développement d’un outil de reconnaissance automatique de kites sur des images satellites parait une alternative attrayante à des décennies de fouilles pour les archéologues. C’est un problème de recherche d’actualité qui porte sur la reconnaissance d’objets spécifiques sur des images satellites. Dans cette problématique, la représentation formelle des objets est une question fondamentale [Bunke 2011]. Il existe principalement deux méthodes de représentation : statistique et structurelle. Dans l’approche statistique, les objets sont représentés par des descripteurs ou vecteurs de propriétés. Cela permet de bénéficier des opérateurs disponibles sur l’espace vectoriel comme la somme, le produit et la distance entre vecteurs. Cependant, les descripteurs ne permettent pas de représenter les relations entre différentes parties d’un même objet ou entre deux objets différents. Dans la représentation structurelle, les objets sont représentés par des graphes qui sont capables de prendre en compte les propriétés des objets ainsi que les liens entre eux. Le problème principal des graphes est certainement la complexité de certains algorithmes qui leur sont associés en particulier les algorithmes d’appariement utilisés dans la reconnaissance de formes. Ce pendant cette dernière décennie a vu naitre de nouvelle perspectives dans ce domaine. En particulier, l’utilisation d’outils comme les plongements et les cœurs de graphes (graph kernels) pour simplifier les algorithmes d’appariement [Bunke 2011, Seba 2012]
La reconnaissance de kites nécessitent cependant une solution hybride qui associerait les deux approches ; En effet :
1.Il est nécessaire d’utiliser une modélisation par graphes. De part leur structures, les kites sont des graphes. De plus, selon leur état de préservation, on peut les modéliser par des sous graphes d’un graphe référence. Un appariement utilisant la distance d’édition peut alors nous renvoyer des formes de kites dans différents états de préservation.
2.Plusieurs informations accompagnent les kites : l’échelle du kite il ya les données de terrain, et à l’échelle de la région, chaque kite est caractérisé par une vingtaine de descripteurs identifiés ou mesurés sur les images [Barge 2009]. Ces descripteurs doivent être pris en compte dans la reconnaissance.
Le sujet proposé abordera donc ces deux aspects complémentaires du problème. Les objectifs de la thèse sont:
1.La modélisation des kites par des graphes en tenant compte des informations complémentaires qui les accompagnent.
2.Proposer des méthodes de reconnaissance basée sur cette modélisation. Les algorithmes proposés doivent être polynomiaux et adaptés à la quantité d’images qui va être traité. Les résultats retournés doivent être classés selon l’état de préservation des kites. Cela est possible grâce à la représentation par graphes et les algorithmes d’appariement de graphes.
3.L’indexation des images sur la base de cette modélisation pour permettre le déploiement de la solution à grande échelles