Classification automatique d’images photographiques pour le suivi spatio-temporel des chantiers de restauration (ClasTer)

Dans le cadre du suivi des activités d’un chantier de restauration du patrimoine, des centaines de photographies peuvent être acquises chaque jour, en fonction des besoins d’observation et des acteurs intervenant. Les grandes collections de photographies qui en résultent nécessitent un traitement massif pour aider à la recherche d’information par les professionnels du patrimoine. Cette thèse a ainsi l’ambition d'introduire une approche de rupture dans le traitement de ces photographies, distribuées dans l’espace et dans le temps et sémantiquement enrichies par des métadonnées.

Ce projet s’inscrit au sein du chantier scientifique du CNRS et du Ministère de la Culture pour la restauration de Notre-Dame de Paris et, en particulier, dans le cadre d’un groupe de travail en charge de la construction d’un “écosystème numérique” capable d’évoluer au fur et à mesure que les études avancent, en centralisant progressivement les ressources collectées, produites, analysées et interprétées par les scientifiques et les professionnels impliqués dans le chantier de restauration. Par le biais d’interactions avec les groupes de travail impliqués dans ce chantier scientifique (bois/charpente, pierre, vitraux, métaux, structure, acoustique, émotions patrimoniales, etc.), l’accent sera mis sur le problème de l’indexation automatique de masses de photographies en combinant plusieurs méthodes d’enrichissement sémantique 2D/3D complémentaires.