Unsupervised detection based on spatial relationships : Application for object detection and recognition of colored business document structures

Cette these a pour objectif de developper un systeme de reconnaissance de structures logique des documents d'entreprises sans modele. Il s'agit de reconnaitre la fonction logique de blocs de textes qui sont importants a localiser et a identifier. Ce probleme est identique a celui de la detection d'objets dans une scene naturelle puisqu'il faut a la fois reconnaitre les objets et les localiser dans une image. A la difference de la reconnaissance d'objets, les documents d'entreprises doivent etre interpretes sans aucune information a priori sur leurs modeles de structures. La seule solution consiste a developper une approche non supervisee basee principalement sur les relations spatiales et sur les informations textuelles et images. Les documents d'entreprises possedent des contenus et des formes tres heterogenes car chaque entreprise et chaque administration creent son propre formulaire ou ses propres modeles de factures. Nous faisons l'hypothese que toute structure logique de document est constituee de morceaux de micro-structures deja observees dans d'autres documents. Cette demarche est identique en detection d'objets dans les images naturelles. Tout modele particulier d'objet dans une scene est compose de morceaux d'elements deja vu sur d'autres exemples d'objets de meme classe et qui sont relies entre eux par des relations spatiales deja observees. Notre modele est donc base sur une reconnaissance partie par partie et sur l'accumulation d'evidences dans l'espace parametrique et spatial. Notre solution a ete testee sur des applications de detection d'objets dans les scenes naturelles et de reconnaissance de structure logique de documents d'entreprises. Les bonnes performances obtenues valident les hypotheses initiales. Ces travaux contiennent aussi de nouvelles methodes de traitement et d'analyse d'image couleurs de documents et d'images naturelles.