METHOD AND SYSTEM FOR RECOGNITION AND CLASSIFICATION OF OBJECTS IN SEMI-CONTROLLED ENVIRONMENTS

The present invention relates to a method, namely a system for recognition and categorization of objects (e.g. fruit, legumes, vegetables, flowers, boxes, etc.) in semi-controlled environments, where there is no use of diverse sources of light of different wavelengths (e.g. supermarkets, fairs, distribution centres). The present technology allows the extraction of descriptive characteristics of a dataset (e.g. images of the objects to be categorized) and combination thereof for the purpose of generating a more robust and flexible classifier. This invention relates to the combination of different types of descriptors and also the association of various types of classifiers, each specialized and better configured for a set of characteristics or types in a confused classification. There is an intelligent combination of binary classifiers that divide the greater multi-type classification problem into small problems. The present invention is capable of aggregating the information extracted from various types of media with a view to solving the problem of classifying objects in internal environments, such as a distribution centre or a supermarket, with the aim of automating the purchasing process. La présente invention concerne un procédé et un système de reconnaissance et de catégorisation d'objets (par ex., fruits, légumes, végétaux, fleurs, boîtes, etc.) dans des environnements semi-contrôlés ne faisant pas appel à diverses sources de lumière de différentes longueurs d'onde (par ex., supermarchés, marchés, centres de distribution). La présente technologie permet l'extraction de caractéristiques descriptives d'un ensemble de données (par ex., images des objets à catégoriser) et une combinaison en vue de la génération d'un classificateur plus robuste et souple. Cette invention concerne la combinaison de différents types de descripteurs ainsi que l'association de différents types de classificateurs, dont chacun est spécialisé et configuré de façon optimale pour un ensemble de caractéristiques ou classes dans une classification confuse. Une combinaison intelligente de classificateurs binaires permet de diviser le grand problème de classification multi-classe en petits problèmes. La présente invention permet d'agréger les informations extraites de différentes classes de médias pour résoudre le problème de classification d'objets dans des environnements internes tels qu'un centre de distribution ou un supermarché, en vue d'une automatisation du processus d'achat. A