Abstract FR:

Cette these traite de la vision stereoscopique par une approche connexionniste, investie de trois manieres: en premier, un reseau massivement parallele a ete construit sur la structure d'un neurone par pixel image. Seules les informations de luminance et de contexte ont ete utilisees pour guider la relaxation. Ce reseau s'est revele efficace sur les scenes d'exterieur. En second, les problemes rencontres sur les scenes d'interieur peu texturees nous ont amenes a introduire des connaissances prealables de l'environnement, sous forme de modeles 3d de meme structure que le reseau. Ces connaissances ont ete introduites par le biais d'un reseau a couches, qui a ete entraine a reconnaitre certains types de scenes d'interieur. En troisieme, on a propose une extension du systeme capable de faire face a des cas de scenes d'interieur encombrees, frontalieres entre les scenes d'exterieur tres texturees et les scenes d'interieur tres peu texturees. Il consiste a effacer le premier plan texture (adapte au reseau du premierement) et a porter le traitement du second plan non texture par le systeme du deuxiemement