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Résumé :
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La complexité de la forme, la variabilité de conditions de détection des états d’objets, toutes ces contraintes font la conception d’une méthode d’appariement de formes appropriées une tâche difficile. Notre principale contribution, est de proposer des méthodes appropriées d’appariement de formes. En fait, nous définissons une nouvelle distance appelée la distance approximative (AD). La méthode classique de contexte de forme (SC) est combinée avec cette nouvelle distance au lieu de la distance Euclidienne ED, qui s’appelle contexte de forme en utilisant la distance approximative ADSC. Ensuite, nous proposons une nouvelle approche MAS-ADSC, qui est basée sur un système multi agents (MAS) et les algorithmes génétiques (GAs). Le MAS est composé d’un ensemble d’agents d’ADSC et un agent coordinateur. Ce dernier choisit le plus grand nombre de formes similaires retournées par des agents d’ADSC. Pour exploiter les performances de ces deux types d’agents ADSC et SC, nous proposons une approche hybride et coopérative appelée HybMAS-GA. Cette méthode est similaire à la méthode MAS-ADSC, sauf que dans celle-ci nous proposons deux types d’agents, le premier type utilise la méthode de SC et le second utilise la méthode d’ADSC. En effet, notre contribution améliore la performance de recherche et de récupération de formes complexes et de formes avec des occlusions.
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