La disponibilité d’une masse croissante de données via Internet permet à chacun d’appréhender des problèmes qui restaient confinés jusque récemment à un cercle restreint d’utilisateurs suffisamment chanceux pour accéder à ces données. Ainsi, seule la compétence de traitement limite aujourd’hui la capacité de toute personne à extraire un maximum d’informations de ces données.
1. Introduction
Par exemple, une équipe anglaise a ainsi identifié au moyen d’un accès gratuit aux images satellites de résolution médiocres (preview [1]) la localisation de toutes les colonies de manchots en Antarctique, tâche impossible à réaliser (ou financer) par un mode d’observation dédié à cet objectif [2]. Une des approches les plus intuitives est la recherche de l’occurrence (ou absence) d’une information dans cette masse de données. Pour appliquer plus précisément ce concept aux images, il s’agit de rechercher l’occurrence d’un motif. Nous proposons donc ici une présentation d’un outil classique de recherche de ressemblances entre motifs : la corrélation. Concrètement, après une brève introduction théorique, nous appliquerons ce concept aux images (rechercher l’occurrence d’un motif) et étude dans des séquences temporelles d’images de déplacement de motifs (champ de déplacements), qui serviront de mise en place des outils...
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