Résumé: L'objectif de la thèse est de concevoir une approche basée principalement sur des méthodes issues de la vision artificielle pour l'analyse de la perception visuelle animale. Nous entendons par analyse de la perception animale l'étude qui cherche à trouver des liens entre des caractéristiques perçues et le comportement animal correspondant. Cette approche donne lieu à une nouvelle application de la vision industrielle dans le domaine agroalimentaire. Les industriels du domaine ont acquis une maîtrise considérable des caractéristiques nutritionnelles des aliments composés. Cependant, des lots d'aliments possédant des caractéristiques nutritionnelles optimales peuvent être refusés ou fortement sous consommés par les animaux. Les caractéristiques sensorielles des aliments sont alors mises en cause et les mesures classiquement utilisées pour les étudier sont souvent relatives à l'aspect physique des aliments. La vision artificielle offre une nouvelle gamme de méthodes permettant la caractérisation visuelle des aliments. Pour analyser l'effet de ces caractéristiques sur le comportement alimentaire des animaux, des méthodes de la statistique descriptive sont généralement utilisées. Notre approche emploie, quant à elle, des techniques d'apprentissage ayant un rôle décisionnel. Les méthodes d'extraction de caractéristiques, de classification et de sélection de caractéristiques sont discutées et adaptées aux spécificités de l'application.

Edition: Paris: Université Paris Descartes
Langue: Français
Collation: 149 p. ill. ;30 cm
Diplôme: Doctorat
Etablissement de soutenance: Université Paris Descartes
Index décimal 004 .Informatique, traitement des données (choix et utilisation du hardware, du matériel informatique ; configurations logicielles et matérielles, fiabilité des ordinateurs, firmware considéré comme hardware ; ouvrages d'ensemble et interdisciplinaires sur les
Thème Informatique

Mots clés:
Vision par ordinateur
Perception animale

Note: Bibliogr.pp.141-149