L’objet de ce travail sur machine encadré à été de mettre en place un système de classification d’image par une méthode d’apprentissage.
Nous avons procédé en trois étapes : le descripteur SIFT a été étudié, mis en place puis testé sur une banque d’images. Nous avons testé un algorithme de clustering : K-Means, le but final etant de créer un dictionnaire visuel. Nous avons finalement utilisé l’algorithme de classification supervisé SVM (Support Vector Machine) qui nous a permi de classer nos images.
Nous avons à disposition 4485 images que nous devrons classer en 15 catégories.
Base 15-scene : http://www-cvr.ai.uiuc.edu/ponce_grp/data/scene_categories/scene_categories.zip