Reconnaissance multiéchelle d'objets dans des scènes

Nous etudions dans cette these la possibilite de reconnaitre des objets dans des images compressees, sans les reconstruire. L'algorithme de compression le plus adapte semble celui fonde sur l'extraction des contours multi echelle quinconce des images. Le probleme de la reconnaissance nous amene a introduire un nouvel outil de comparaison d'images binaires: la distance de Hausdorff censuree. Cet outil s'est avere robuste et rapide a calculer. Ces deux points sont etudies avec soin. Cette distance est enfin utilisee pour reconnaitre et localiser des objets specifiques dans des scenes de grande taille. Nous proposons trois approches multi echelles pour resoudre ce probleme, qui prennent en compte le fait que l'objet recherche peut etre en partie cache, ou qu'il peut etre vu sous un angle different de son modele. L'algorithme que nous avons developpe est rapide sur station de travail classique. Sa robustesse a ete etudiee soigneusement. Sa parallelisation nous permet d'atteindre le temps reel dans un cadre operationnel raisonnable