Motivation
Ce projet de semestre a consisté dans l'étude de la possibilité d'utilisation d'algorithmes d'optimisation pour la détection et caractérisation d'objets dans les images et de trouver des possibles applications pour ce type de méthodes de détection.
Approche
L'algorithme d'optimisation utilisé dans cette étude a été celui de Levenberg-Marquardt. L'optimisation consistait dans la minimisation d'une fonction de coût qui représente la différence entre un modèle paramétrique et une image qui contient un objet à caractériser. La caractérisation et faite à l'aide des paramètres du modèles donnés comme solution par l'optimisation. Les modèles étudiés ont été des modèles qui créent une image contenant l'objet à détecter avec comme paramètres des caractéristiques géométriques et d'intensité de l'objet.
Conclusion
Cette méthode caractérise bien les objets, mais il faut donner des valeurs initiales des paramètres du modèle assez proches de ceux de la solution exacte. Le temps d'exécution de l'algorithme est supérieur à la seconde donc il n'est pas adapté à des applications nécessitant des temps d'exécution inférieurs.
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