Abstract FR:

Ce travail porte sur la modélisation de la variabilité des formes sur des images 2D en niveaux de gris. Des modèles statistiques sont définis sur un ensemble d'apprentissage. Une forme est représentée par un ensemble ordonné de points. La variabilité d'un objet représenté par un ensemble de points est définie par ses déformations après suppression des transformations affines. Les courbes de Bézier permettent d'étendre ce formalisme aux formes. Nous avons proposé trois modèles. Une fonction projette les données dans l'espace des caractéristiques, où sont appris le modèle moyen, la variabilité et les relations spatiales entre objets. Une fonction inverse permet de retourner dans l'espace d'origine. Les courbes actives conduisent alors au problème de localisation d'objets partiellement visibles. La validation a été effectuée en céphalométrie, dont la problématique est de localiser des points positionnés sur des structures anatomiques et ceci sur des radiographies du crâne.