Convex optimization for cosegmentation

La simplicite apparente avec laquelle un humain percoit ce qui l'entoure suggere que le processus implique est en partie mecanique, donc ne necessite pas un haut degre de reflexion. Cette observation suggere que notre perception visuelle du monde peut etre simulee sur un ordinateur. La vision par ordinateur est le domaine de recherche consacre au probleme de la creation d'une forme de perception visuelle pour des ordinateurs. La puissance de calcul des ordinateurs des annees 50 ne permettait pas de traiter et d'analyser les donnees visuelles necessaires a l'elaboration d'une perception visuelle virtuelle. Depuis peu, la puissance de calcul et la capacite de stockage ont permis a ce domaine de vraiment emerger. En deux decennies, la vision par ordinateur a permis de repondre a problemes pratiques ou industrielles comme la detection des visages, de personnes au comportement suspect dans une foule ou de defauts de fabrication dans des chaines de production. En revanche, en ce qui concerne l'emergence d'une perception visuelle virtuelle non specifique a une tâche donnee, peu de progres ont ete realises et la communaute est toujours confrontee a des problemes fondamentaux. Un de ces problemes est de segmenter un stimuli optique ou une image en regions porteuses de sens, en objets ou actions. La segmentation de scene est naturelle pour les humains, mais aussi essentielle pour comprendre pleinement son environnement. Malheureusement elle est aussi extremement difficile a reproduire sur un ordinateur car il n'existe pas de definition claire de la region "significative''. En effet, en fonction de la scene ou de la situation, une region peut avoir des interpretations differentes. Etant donnee une scene se passant dans la rue, on peut considerer que distinguer un pieton est important dans cette situation, par contre ses vetements ne le semblent pas necessairement. Si maintenant nous considerons une scene ayant lieu pendant un defile de mode, un vetement devient un element important, donc une region significative. Ici, nous nous concentrons sur ce probleme de segmentation et nous l'abordons sous un angle particulier pour eviter cette difficulte fondamentale. Nous considererons la segmentation comme un probleme d'apprentissage faiblement supervise, c'est-a-dire qu'au lieu de segmenter des images selon une certaine definition predefinie de regions "significatives'', nous developpons des methodes permettant de segmenter simultanement un ensemble d'images en regions qui apparaissent regulierement. Nous definissons donc une region "significative'' d'un point de vue statistique: Ce sont les regions qui apparaissent regulierement dans l'ensemble des images donnees. Pour cela nous concevons des modeles ayant une portee qui va au-dela de l'application a la vision. Notre approche prend ses racines dans l'apprentissage statistique, dont l'objectif est de concevoir des methodes efficaces pour extraire et/ou apprendre des motifs recurrents dans des jeux de donnees. Ce domaine a recemment connu une forte popularite en raison de l'augmentation du nombre et de la taille des bases de donnees disponibles. Nous nous concentrons ici sur des methodes concues pour decouvrir l'information "cachee'' dans une base a partir d'annotations incompletes ou inexistantes. Enfin, nos travaux prennent racine dans le domaine de l'optimisation numerique afin d'elaborer des algorithmes efficaces et adaptes a nos problemes. En particulier, nous utilisons et adaptons des outils recemment developpes afin de relaxer des problemes combinatoires complexes en des problemes convexes pour lesquels il est garanti de trouver la solution optimale. Nous illustrons la qualite de nos formulations et algorithmes aussi sur des problemes tires de domaines autres que la vision par ordinateur. En particulier, nous montrons que nos travaux peuvent etre utilises dans la classification de texte et en biologie cellulaire.