Optimisation multicritères de contours actifs par algorithmes génétiques (application à la segmentation de la bouche)

Notre objectif est la segmentation d'objets faiblement convexes en environnement bruité. Nous avons proposé pour cela deux algorithmes implémentant l'optimisation multicritères selon Pareto de contours actifs génétiques. La première méthode, les Multiobjective Genetic Snakes (MGS), utilise l'algorithme génétique multiobjectifs NSGA2 pour déformer des double snakes. La seconde (MGHS) associe un micro AG à une méthode de recherche locale basée sur des contours actifs, l'Opérateur de Contours Actifs Variationnels (OCAV). Un ensemble assurant la convergence des contours actifs génétiques multicritères a été défini. Nous avons appliqué nos algorithmes à l'extraction des contours. Une implémentation vidéo de nos travaux dans le cadre d'un processus de lecture labiale a également été réalisée.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF