L'analyse d'image reste un problème complexe et un logiciel a toujours bien du mal à identifier un certain objet au milieu d'une photographie. Si celle-ci présente une résolution très faible, la tâche s'apparente à une mission impossible. Mais des chercheurs américains viennent de trouver une solution... en utilisant un algorithme le plus simple possible.
Même dans une image de qualité médiocre, un humain peut facilement reconnaître des objets (voiture, chaise, maison, etc.). Un ordinateur pourrait-il en faire autant ? C’est à cette question que des chercheurs du MIT et de l’université de New York ont voulu répondre.
Dans la revue Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Antonio Torralba, Rob Fergus et William Freeman ont présenté une approche très originale de la reconnaissance d’objets sur des images en basse résolution. Le but du jeu est le suivant : on présente une image à un ordinateur et celui-ci doit reconnaître l’objet (vélo, plante, chaussures, etc.) présent dans l’image. Il existe déjà de nombreux algorithmes capables de réaliser une telle tâche. Mais ces chercheurs ont compliqué le problème en diminuant drastiquement la résolution des images afin de réduire l’espace mémoire occupé.

Approche par la couleur

La démarche est originale. Plutôt que de développer des algorithmes de plus en plus complexes, les auteurs ont au contraire utilisé un algorithme le plus simple possible. Pour cela, ils ont créé une immense base de données contenant près de 80 millions d’images miniatures en basse résolution récoltées sur Internet et accompagnées du nom de l’objet contenu dans chacune d'elles.
Pour reconnaître une nouvelle image, ils la comparent à toutes celles de cette photothèque. Grâce à une structure de données adaptée, cette recherche peut se faire quasi instantanément. L’image sélectionnée est celle paraissant la plus proche par ses couleurs. La méthode est donc des plus simples mais les résultats présentés sont impressionnants. Les auteurs ont aussi appliqué leur méthode à la reconnaissance de scène et à la détection de visages.

Source : Futura-Sciences