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Résumé de la communication
Dans ce projet, nous présentons un système de vision pour faire la classification des produits industriels en se basant sur des attributs extraits de la couleur et de la texture. . Les produits utilisés représentent divers domaines: bardeaux d’asphalte, fibres naturels, bois, tissus, etc. Le système développé utilise l’analyse de la texture adaptée aux traitements des images couleur. Cette analyse de texture est basée sur les caractéristiques de la matrice de co-occurrence généralisée qui est combinée à l’entropie de l’image couleur originale. Une distance euclidienne permet de calculer la séparation entre les échantillons et de les classifier en catégories similaires. Les tests ont été faits dans les espaces couleurs : RGB, HSL et La*b*. Les espaces RGB et HSL ont donné les meilleurs résultats. Aussi, une étude comparative a été effectuée avec d’autres techniques reconnues d’analyse de texture : LBP (Patrons Locaux Binaires), filtres de Gabor et noyaux de Laws. Les résultats obtenus montrent que l’approche proposée dépasse les performances des autres techniques lorsqu’elle est appliquée à des textures non homogènes comme celles qu’on retrouve dans des produits industriels
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