Segmentation de texture supervisée utilisant des machines à vecteurs de support

Une approche au problème de la segmentation de texture supervisée utilisant des machines à vecteurs de support non linéaires (SVM) est présentée. Pour chaque classe de texture, un SVM non linéaire est construit, qui sépare cette classe des autres classes. La segmentation fonctionne ensuite en appliquant tous les SVM à une image d'entrée et en arbitrant entre les sorties des SVM. Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité de la méthode proposée.