La coopération de processus de segmentation nécessite une connaissance des performances de chacun d'entre eux dans une situation donnée. D'où l'intérêt de disposer d'un critère de mesure quantitative de la qualité du résultat fourni par un algorithme de segmentation. Dans cet article, on présente une nouvelle mesure de dissimilarité entre deux segmentations. Cette mesure est une extension de la distance de Baddeley entre deux régions. Elle est basée sur le calcul de la distance moyenne entre les pixels mal classés et les frontières des régions les plus proches. On montre que cette mesure de dissimilarité vérifie les propriétés d'une distance, et on compare les résultats obtenus avec ceux donnés par la distance de Vinet qui est basée sur le ...
Il existe une grande variété de techniques de segmentation, mais elles sont généralement fondées sur...
Le suivi d'apprenants lors de la résolution de problèmes est difficile, surtout lorsque le nombre d'...
International audienceLa compréhension de scène est une tâche visuelle reposant à l'heure actuelle s...
Nous présentons dans cet article une technique d'intégration qui a pour but de faire ressortir l'inf...
L'évaluation de résultats de segmentation est une tâche très difficile, et ce même pour un expert. L...
Cet article traite d'une approche non supervisée de la segmentation Bayesienne d'images. Le problème...
Cette thèse est une contribution à l'évaluation de la qualité d'un résultat de segmentation d'image....
peer reviewedDans cet article, nous comparons différentes méthodes qui permettent de trouver dans un...
Nous présentons la synthèse des travaux de comparaison effectués depuis 5 ans dans le cadre du GDR 1...
Résumé – Nous présentons dans cet article un état de l’art des méthodes existantes d’évaluation de r...
Dans cet article, nous traitons du problème de la segmentation vidéo. Nous proposons une nouvelle mé...
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Cet article traite de la parallélisation d'un algorithme de segmentation spatio-temporelle en région...
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