Projet de fin d’études
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Projet de fin d’études
Présenté par : Présenté par:
KASSA Olympe PROYART Romain IMA5SC
Tuteur école : M. DEQUIDT JérémieTuteurs LIFL : MM. Yvan PETER & Jean MARTINET
Sujet: Reconnaissance d’image sur terminal mobile
Olympe KASSA & Romain PROYART 2
Développer un prototype d'application mobile de visite de musée.Accéder à des informations concernant des œuvres d’art du musée.
Objectif
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Le projetCahier des chargesEtat de l’art Outils
Travail réaliséArchitecture logicielle Application en détailDémonstrationLimites
Tests et analyse des résultatsConclusion
Plan
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Le Projet
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Nom de l’oeuvreAuteur de l’oeuvreDate de création
….
I. Cahier des charges (1)
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Objectifs :
Réaliser du Traitement d’image sur Smartphone.
Etudier les librairies disponibles pour Androïd .Etudier Qualité et limites de la reconnaissance.
Contraintes:Travailler hors connexion .
I. Cahier des charges (2)
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Les solutions commerciales:
Fonctionnement:
II. Etat de l’art
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La Reconnaissance d’images Extraction de caractéristiques à partir des
images. Représentation des données (modèle). Mise en correspondance avec des données
de test.
II. Etat de l’art
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Les Librairies disponibles pour les langages de programmation C/C++ ou Java.
Environnement de développement:
III. Outils
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Librairie choisie : OpenCVAvantages : Open Source . Wrapper JAVA de la librairie C++. Bibliographie consistante en C++ ( Learning OpenCV,
…). Algorithmes stables et puissants.Inconvénients : Peu de support pour la version Java . Coût mémoire.
III. Outils
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Travail réalisé
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Analyse globale :
I. Architecture technique
Image requête
Application
Informations sur l’oeuvre :
Nom de l’oeuvre-Date de création
-Auteur de l’œuvre
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Activité Accueil
I. Architecture technique
ActivitéCamera
Service
Activité Finale
Capture image
Ormlite DAO
Calcul sur image :
DescripteursHistogrammesComparaison
Image / database :
HistogrammesDescripteurs
Base de données
Option:Database
reset Analyse
fonctionnelle :
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II. Application
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Interface Utilisateur
Capture
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II. Application
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III. DémonstrationQuelles sont ces œuvres ?
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Tests et Résultats
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Capture de l’image.Base de données de 20 images.Temps de réponse de l’application : 5 secondes.
Taches réalisées Détection des points d’intérêts. Calcul des descripteurs SIFT et SURF. Calcul des histogrammes.
Limites Temps de calcul des descripteurs ( Processeur de téléphone…) Fiabilité des histogrammes. ( Lumière, Qualité de la camera….)
Tests et analyse des résultatsB. Tests
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Une application prototype fonctionnelle Capture d’image. Interrogation d’une base de données persistante. Comparaison des histogrammes.
Traitement en local ( histogrammes & descripteurs). Présentation des résultats
Interface utilisateur
Perspectives Utiliser des descripteurs robustes. Améliorer l’interface utilisateur. Tests de passage à l’échelle
Tests et analyse des résultatsB. Analyse des résultats
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Démarche scientifique: Etude bibliographique ( OpenCV & Android), Choix et développement
Traitement d’image (Descripteurs, Encodage, …), Tests
Gestion de projet: Réunion de suivi hebdomadaire. Google Code : http://code.google.com/p/androidopencv/
Acquis techniques: Eclipse IDE & Android SDK. ORMLite : persistance des données.
Conclusion
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OpenCV OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook- Robert
Laganière Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library- Gary
Bradski & Adrian KaeblerAndroid
L’art du développement Android- Mark Murphy Pro Android Web Apps- Damon Oelman & Sébastien Blanc
Sites: http://opencv.willowgarage.com/wiki/ http://opencv.jp/opencv-1.0.0_org/docs/index.html http://stackoverflow.com/ http://www.tutos-android.com/ http://ormlite.com/
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Bibliographie