Abstract FR:

Le sujet de cette these concerne l'etude et la conception d'un systeme de reconnaissance de formes. Plus particulierement, nous avons focalise notre attention sur l'interpretation d'images d'objets naturels complexes qui ont la particularite d'etre difficilement modelisables mathematiquement. Notre approche repose sur la cooperation de systemes a base de connaissances qui permettent une modelisation efficace des differents types de connaissances intervenant dans la resolution d'un tel probleme: connaissances sur le traitement d'images pour l'extraction des parametres descriptifs et connaissances sur l'interpretation des donnees pour la classification. Pour cela, nous avons etudie plusieurs outils qui permettent la communication entre processus distribues et nous avons construit un modele de communication adapte a notre type de probleme. Notre architecture a ete testee sur deux applications distinctes, la premiere sur des images d'organismes zooplanctoniques, et la seconde sur des images de galaxies. Elle a permis d'accroitre l'efficacite de la reconnaissance de tels objets par de multiples echanges de messages en cours de raisonnement. Nous proposons egalement dans ce memoire, un systeme de reconnaissance d'objet generique et facilement extensible qui s'appuie sur deux systemes minimaux de traitement d'images et d'interpretation de donnees. Ce systeme permet la conception d'une application a partir de briques de base et evite ainsi le travail de developpement recurrent a chaque nouvelle application