Méthodes de vision et d'intelligence artificielles pour la reconnaissance de spécimens coralliens

Ce memoire traite de l'automatisation de l'extraction de donnees necessaires a la caracterisation de la biodiversite d’especes benthiques, une problematique environnementale d’actualite. L'impact des activites humaines sur la faune marine est une preoccupation grandissante. Les eaux des Philippines, qualifiees par plusieurs ecologistes comme etant le « berceau de la biodiversite marine », sont comme tant d’autres sous la menace constante des changements climatiques, de la peche invasive et de la pollution cotiere. Notre sujet d'interet, les recifs coralliens, sont une des principales victimes de ces perturbations humaines. Le phenomene est largement reconnu, mais malheureusement aucune evaluation quantitative des dommages causes a la biodiversite ne peut etre obtenue facilement. Les ecologistes ont besoin d'outils, permettant de traiter en lot les donnees recueillies sur le terrain pour conclure sur le veritable impact de l'homme sur cet ecosysteme fragile. Dans ce contexte, le but de l’etude est de fournir une implementation logicielle capable d’automatiser la detection et l’identification de specimens coralliens dans une banque de photographies sous-marines. Pour ce faire, deux approches distinctes ont ete mises a l’essai : l’identification des coraux en fonction de leur forme de croissance (la representation par formes benthiques) et l’identification precise de l’espece des specimens (la representation taxinomique). Pour l’identification par formes benthiques, divers outils de vision artificielle, tels les descripteurs issus des matrices de cooccurrence des tons de gris (GLCM), des motifs binaires locaux (LBP), de l’histogramme des tons et de la transformee de Fourier ont ete mis a l’essai. Ces descripteurs ont ete utilises conjointement a divers algorithmes de reconnaissance de formes tels le classificateur bayesien, la methode des plus proches voisins, l’arbre de classification C4.5, le separateur a vaste marge (SVM) et le perceptron multicouches qui ont ete compares dans ce contexte de classification par formes benthiques. Dans un deuxieme temps, l’experimentation a ete reprise sur le probleme de classification taxinomique. Au cours de cette etude, la problematique de segmentation automatisee des specimens de corail a ete abordee. Une presegmentation par laplacien du gaussien et partage des eaux, suivie d’une classification des segments avec un SVM optimise, utilisant les descripteurs developpes precedemment, se sont averees une solution efficace a ce probleme. Par la suite, les segments appartenant au corail (et non a l’arriere plan) ont ete classifies a l’aide d’un autre SVM entraine a cet effet. Les resultats obtenus demontrent qu’il est possible d’implementer un tel systeme de reconnaissance automatisee du benthos. Toutefois, plusieurs conditions devront etre respectees pour en assurer le succes : (1) pour etre robuste, le systeme de segmentation et de classification de corail doit etre entraine avec un nombre suffisant d'echantillons et (2) le protocole d'acquisition des donnees et d’extraction de descripteurs doit etre bien defini pour maximiser les performances.