Methods of recognition of forms and detection of anomalies in real time based on AdaBoost 

 

Méthodes  de reconnaissance de formes et de détection d’anomalies en temps réel basées sur AdaBoost

 

H. Roukhe1*, A. Roukhe1, M. Hlou2, A. Mnijel2, A. Bouzid1

1 O.T.I. Faculté des Sciences B.P. 4010 beni M'hamed Meknès Maroc

2 L.T. N. P. S. A. Faculté des Sciences Ibn Tofail Kenitra,  Maroc

* Corresponding author. E-mail: h_roukhe@yahoo.fr

Received: 27 June 2007; revised version accepted:31 October 2007

 

Abstract

     In this article we present an approach of recognition of forms based on an algorithm which allows booster rocket the performances of the system of recognition and detection, the algorithm called ADABOOST. Our objective is to recognize and to identify a defect or an anomaly in an fix images or a video flow in real time at the rate of acquisition of a camera (25 images/second) with real a time treatment (~ 256 images/ms according to the rate of adopted production) , and an environment of lighting and luminosity, of an industrial installation.

 

Keywords: Target detection; Detection of anomaly; Recognition of forms; Recognition of defects; Algorithm of ADABOOST; Points of interests.

 

Résumé

     Dans cet article nous présentons une approche de reconnaissance de formes basée sur un algorithme qui permet   de   booster   les   performances   du   système   de   reconnaissance et de détection,   l’algorithme   s’appelé ADABOOST. Notre objectif est de reconnaître et identifier un défaut ou une anomalie dans une image fixe ou dans un flux vidéo en temps réel à la cadence d’acquisition d’une caméra  (25  images/seconde)    avec  un  traitement  temps  réel  (~  256  images/ms selon la cadence de production adoptée) et  un environnement d’éclairage et de luminosité, d’une installation industrielle.

 

Mots clés : Détection d’objet ; Détection d’anomalie ; Reconnaissance de formes ; Reconnaissance de défauts ; Algorithme d’ ADABOOST ; Points d’intérêts.

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