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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

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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