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An improved RANSAC algorithm for extracting roof planes from airborne lidar data / Sibel Canaz Sevgen in Photogrammetric record, vol 35 n° 169 (March 2020)
Titre : An improved RANSAC algorithm for extracting roof planes from airborne lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : Sibel Canaz Sevgen, Auteur ; Fevzi Karsli, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 40 - 57 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Algorithmique
[Termes IGN] bord décollé (toit)
[Termes IGN] contrôle qualité
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] segmentation en régions
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) The extraction of building roof planes from lidar data has become a popular research topic with random sample consensus (RANSAC) being one of the most commonly adopted algorithms. RANSAC extracts full planes, which is problematic when there are other points outside the plane boundary but within the plane space. This study proposes an improved RANSAC (I‐RANSAC) algorithm by removing points that do not belong to the roof plane. I‐RANSAC selects a random point from the extracted roof plane and then searches for its neighbours within a given threshold to identify and remove outliers. The new algorithm was tested with 14 buildings from two datasets, where quality control measures showed significant improvement over standard RANSAC. Numéro de notice : A2020-131 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Numéro de périodique nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12296 Date de publication en ligne : 13/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12296 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94815
in Photogrammetric record > vol 35 n° 169 (March 2020) . - pp 40 - 57[article]
Titre : Fast computation of distances in a tree Titre original : Calcul rapide de distances dans un arbre Type de document : Article/Communication Auteurs : Marc Pierrot-Deseilligny Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2020 Importance : 8 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Algorithmique
[Termes IGN] arbre (mathématique)
[Termes IGN] distance (mathématique)Résumé : (Auteur) Computation of distances between two submits of a tree is an operation that occurs in some pattern recognition problem. When this operation has to be done thousands of times on millions of trees, the linear standard algorithms in OpN q for each pair may be a bottleneck to the global computation. This note present recursive spliting method with a complexity of OplogpN qq on each pair in worst case, and Op1q in average on all pair, once a pre-computation OpN logpN qq has been done on the whole tree. A commented C++ implementation is published as a companion to this note. Numéro de notice : P2020-004 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans Date de publication en ligne : 05/05/2020 En ligne : https://hal.science/hal-02563859 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95036 Documents numériques
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Fast computation of distances in a tree - pdf preprintAdobe Acrobat PDF
Titre : The reliability of RANSAC method when estimating the parameters of geometric object Type de document : Article/Communication Auteurs : Tilen Urbančič, Auteur ; Anja Vrecko, Auteur ; Klemen Kregar, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 69 - 97 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Algorithmique
[Termes IGN] estimation des paramètres
[Termes IGN] méthode fiable
[Termes IGN] modèle mathématique
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] résidu
[Termes IGN] solideRésumé : (Auteur) The RANSAC (RANdom SAmple Consensus) is often used to identify points belonging to the objects whose shape can be modeled with geometric primitives. These points, called inliers, are of great interest in some applications but often the goal is also to estimate the parameters of geometric shape and their accuracies. The quality of RANSAC results is rarely analyzed. The accuracies of estimated parameters are usually calculated based only on the residuals of inliers, selected by RANSAC, from a mathematical model. However, the analysis does not indicate if the right points were selected. The result of RANSAC depends on the random selection of the minimum number of points that uniquely describe a mathematical model; in the case of multiple repetitions of the method, the results are not necessarily the same. This paper presents an analysis of RANSAC reliability based on repeating the selection of points from the point cloud by RANSAC one hundred times. A standard deviation of one hundred parameter values is used to estimate the parameters’ accuracies. An analysis is made for three different examples of geometric objects: a sphere, a cone, and a plane. Finally, we suggest repeating the algorithm several times and checking the consistency of the results to obtain a more reliable estimation of parameters and their accuracies. Numéro de notice : A2016-175 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.15292/geodetski-vestnik.2016.01.69-97 En ligne : http://dx.doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2016.01.69-97 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80520
in Geodetski vestnik > vol 60 n° 1 (March - May 2016) . - pp 69 - 97[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 139-2016011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Conception d'algorithmes : principes et 150 exercices corrigés Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Patrick Bosc, Auteur ; Marc Guyomard, Auteur ; Laurent Miclet, Auteur Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2016 Collection : Algorithmes Importance : 818 p. Format : 17 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-13366-0 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Algorithmique
[Termes IGN] algorithme glouton
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] invariant
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] programmation dynamiqueIndex. décimale : 23.50 Algorithmique Résumé : (Editeur) La conception des algorithmes : une science ! L'algorithmique est l'art et la science de concevoir des algorithmes corrects et efficaces. Pour beaucoup d'informaticiens, c'est l'aspect artistique qui prédomine : on cherche l'idée lumineuse, la structure cachée, la réponse astucieuse. Mais la conception des algorithmes est d'abord une science dont il faut posséder les bases et les techniques avant d'exprimer sa créativité. Ce livre invite le lecteur à une approche rigoureuse de la construction d'algorithmes. Il explique comment la même idée peut se retrouver dans plusieurs algorithmes correspondant à des problèmes différents. Il donne les outils pour analyser rationnellement un problème, le classer dans une famille de méthodes et produire une solution exacte. C'est ouvrage est un manuel de référence sur la construction raisonnée des algorithmes. Dans chaque chapitre de ce livre, les bases théoriques et techniques sont rappelées et illustrées par des exemples. On y trouve ensuite un grand nombre d'exercices, accompagnés d'une correction minutieuse et complète. De la sorte, on y voit comment une démarche rationnelle permet d'atteindre une solution, exacte par construction, à travers une grande variété de cas. Après des rappels sur le raisonnement, les structures de données et la complexité, le livre parcourt les grandes méthodes de construction d'algorithmes : invariants, récursivité, essais successifs, méthodes PSEP, algorithmes gloutons, diviser pour régner, programmation dynamique. Au total, près de 150 exemples d'algorithmes sont ainsi analysés et construits rigoureusement. Ce livre s'adresse aux étudiants et enseignants en science informatique, aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens et industriels. Note de contenu : Chapitre 1 - Mathématiques et informatiques : notions utiles
Chapitre 2 - Complexité d'un algorithme
Chapitre 3 - Spécification, invariants, itération
Chapitre 4 - Diminuer pour résoudre, récursivité
Chapitre 5 - Essais successifs
Chapitre 6 - PSEP [programmation par séparation et évaluation progressive]
Chapitre 7 - Algorithmes gloutons
Chapitre 8 - Diviser pour régner
Chapitre 9 - Programmation dynamiqueNuméro de notice : 22449 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel Accessibilité hors numérique : Accessible via le SUDOC (sur demande au cdos) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79975
Titre : Complexité algorithmique Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Sylvain Perifel, Auteur Editeur : Paris : Ellipses-Edition Marketing Année de publication : 2014 Collection : Références sciences Importance : 410 p. Format : 19 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-8692-9 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Algorithmique
[Termes IGN] arithmétique
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] probabilitésIndex. décimale : 23.50 Algorithmique Résumé : (Editeur) Ce livre présente d'abord les notions de base en théorie de la complexité algorithmique avant de traiter de nombreux sujets avancés. Il s'agit du seul ouvrage en français couvrant un si large spectre dans ce domaine central en informatique théorique. Les notions mathématiques utiles sont rappelées et aucun prérequis, outre une culture mathématique de base, n'est supposé. Clair et précis, contenant de nombreux exercices, il s'adresse aux étudiants de mathématiques et d'informatique [...], aux candidats à l'option informatique de l'agrégation de mathématiques, aux enseignants désirant un ouvrage de référence permettant de donner des cours formels sur le sujet (que ce soit un cours introductif ou sur les sujets très techniques des derniers chapitres), et aux chercheurs souhaitant approfondir le domaine. La description rigoureuse du modèle de calcul (la machine de Turing) permet d’aborder solidement les bases de la complexité en temps et en espace (théorèmes de hiérarchie, accélération, etc.) et d’étudier le problème P = NP : NP-complétude, théorèmes de Ladner, de Mahaney… Le non-déterminisme est aussi exploré par les oracles et la hiérarchie polynomiale, ainsi que par les protocoles interactifs qui poursuivent l’étude menée sur les algorithmes probabilistes. Un chapitre est consacré aux classes de comptage avec le théorème de Toda et la complétude du permanent. Enfin, la problématique du calcul par circuits (non-uniformité) est détaillée, de nombreuses bornes inférieures sont montrées ainsi que les liens profonds avec la dérandomisation. Note de contenu : Introduction
1. Le modèle de calcul
2. Considérations de base sur le temps
3. NP-complétude
4. Considérations de base sur l'espace
5. Uniformité et non-uniformité
6. Algorithmes probabilistes
7. Oracles et limites de la diagonalisation
8. La hiérarchie polynomiale
9. Comptage
10. Protocoles interactifs
11. Bornes inférieures non uniformes
12. Dérandomisation et bornes inférieures
Annexes :
A. Probabilités et arithmétique
B. Exercices supplémentaires
C. Solutions des exercices
D. Classes de complexité rencontrées dans ce livre
E. Indications pour l'enseignantNuméro de notice : 22418 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours Accessibilité hors numérique : Accessible à Georges Pérec (Id UGE) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79477 Apports d'une conception orientée-objet à la résolution numérique des équations de Maxwell dans le cadre d'une méthodologie de factorisation / D. Caron (2000)
PermalinkPermalinkParallel algorithms for digital image processing, computer vision and neural networks / I. Pitas (1993)
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