Résolution collective du problème de segmentation

Abstract

L'un des buts de l'intelligence collective est la conception de systèmes artificiels adaptatifs, décentralisés, flexibles et robustes inspirés des phénomènes collectifs en biologie et qui soient capables de résoudre des problèmes. Plusieurs modèles inspirés des insectes sociaux ont été élaborés et utilisés pour effectuer la résolution de problème. Chez les insectes sociaux, le comportement collectif qui émerge des comportements simples des individus est nommé intelligence en essaim. Dans ce papier nous proposons une approche pour segmenter une image, en suivant le principe de l’incrémentalité ; les régions sont construites à partir du modèle incrémental de croissance de région, mais selon une direction de vie artificielle, en cherchant à mettre en oeuvre une flexibilité plus grande. Nous allons adapter une des technologies clefs de la vie artificielles qui est basée sur les techniques d'intelligence en essaim, et employer une grande population d’agents simples de faible granularité qui coordonnent leurs activités avec des interactions stigmergiques. En utilisant la phéromone artificielle, les agents s'organisent dynamiquement autour des régions homogènes. L’approche a été appliquée sur quelques images les résultats sont encourageants.