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Optimisation de formes en sciences de l'ingénieur : Méthodes et applications, ch. 5. Optimisation de fonction pseudo-booléennes / Laurent Caraffa (2018)
Titre de série : Optimisation de formes en sciences de l'ingénieur : Méthodes et applications, ch. 5 Titre : Optimisation de fonction pseudo-booléennes Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Laurent Caraffa , Auteur ; Jean-Philippe Tarel, Auteur ; Mathias Paget , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Institut français des sciences et technologies des transports, de l'aménagement et des réseaux IFSTTAR Année de publication : 2018 Importance : pp 139 - 168 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (auteur) Une approche pour faire du traitement d'image consiste à poser les problèmes comme la minimisation d'une énergie sur l'espace des images qui sont représentées par des fonctions 2D. L'optimisation de ce type d'énergie passe par le développement de schémas numériques et donc par la nécessaire discrétisation de l'espace des fonctions choisies et de l'énergie utilisée. Les images étant en pratique représentées de façon discrétisée, une autre approche consiste à poser les problèmes comme la minimisation d'une énergie directement dans le domaine discret. Cela conduit généralement à introduire une représentation de l'image sous la forme d'un graphe afin de pouvoir modéliser les interactions entre voisins. Avec cette approche, on dispose du cadre théorique de l'optimisation quadratique pseudo-booléenne (QPBO) dans le cas où les variables sont binaires et de certaines extensions aux cas non-binaires. Dans ce chapitre, les principaux résultats obtenus dans ce cadre théorique QPBO sont présentés de façon succincte afin d'introduire les outils disponibles actuellement. Enfin, l'utilisation de ces outils est illustrée sur le problème de la reconstruction 3D à partir de paires stéréoscopiques, mais ils peuvent s'appliquer à bien d'autres problèmes au delà du traitement d'image. Numéro de notice : H2018-010 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01976512/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96510 Panorama de la recherche à l'IGN sur la localisation d'une caméra à partir d'images / Nathan Piasco (2018)
contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne, France) (2018)
Titre : Panorama de la recherche à l'IGN sur la localisation d'une caméra à partir d'images Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathan Piasco , Auteur ; Neelanjan Bhowmik , Auteur ; David Vandergucht, Auteur ; Ewelina Rupnik , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées 22/03/2018 23/03/2018 Champs-sur-Marne France programme sans actes Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] précision du positionnementRésumé : (Auteur) Quand nous sommes perdus, notre premier réflexe est d’utiliser le GPS de notre téléphone. Mais cet outil n’est pas forcément adapté à tous les besoins de localisation. L’équipe Matis du Lastig travaille sur le concept même de localisation et explore plusieurs techniques, intégrant ou non l’information GPS, mais s’appuyant majoritairement sur l’analyse d’images éventuellement couplées à d’autres capteurs, pour fournir une information de positionnement à des niveaux de précision divers, allant d’une simple localisation sur une carte à l’estimation précise de la pose. Après avoir dressé le panorama des approches actuelles de localisation basée image, nous présentons plusieurs contextes de localisation exploitant des informations et des techniques très variées et complémentaires : localisation à partir de données hétérogènes pour la cartographie à long terme, localisation par indexation d’images pour la valorisation de fonds patrimoniaux, estimation de pose en environnement urbain pour la navigation de véhicules, estimation de pose embarquée pour la réalité augmentée, fusion GPS bas coût et photogrammétrie pour améliorer la précision de la restitution 3D en conditions d’acquisition peu favorables, par exemple en acquisition linéaire par drone. Numéro de notice : C2018-085 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91536 Documents numériques
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Panorama de la recherche à l'IGN - diaporama de présentationAdobe Acrobat PDF Rectified feature matching for spherical panoramic images / Tzu-Yi Chuang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 1 (January 2018)
[article]
Titre : Rectified feature matching for spherical panoramic images Type de document : Article/Communication Auteurs : Tzu-Yi Chuang, Auteur ; N.H. Perng, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 25 - 32 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] image hémisphérique
[Termes IGN] image panoramiqueRésumé : (Auteur) Spherical panoramic image processing has received renewed interest in the fields of photogrammetry and computer vision. The difficulty in spherical matching is largely due to inevitable image distortions introduced from the equirectangular projection. In this paper, we present an effective strategy for tackling the problem of distortion to improve the performance of spherical image matching. The effectiveness of the rectified matching is evaluated with simulated data and compared with state-of-art methods. In addition, experiments with respect to matching between omnidirectional and planar images, establishing 2D-to-3D correspondence with lidar, and the pose estimation of a spherical image sequence are conducted. The results verify the utility of the proposed method, which provides stable and evenly distributed corresponding points, and it is suitable for integration with conventional techniques for further 3D exploitation of imagery. Numéro de notice : A2018-021 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.84.1.25 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.1.25 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89168
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 1 (January 2018) . - pp 25 - 32[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Robust hand pose recognition from stereoscopic capture Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rilwan Remilekun Basaru, Auteur Editeur : Londres : University of London Press Année de publication : 2018 Importance : 200 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A thesis submitted in fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy, Department of Computer Science, City, University of LondonLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] réseau neuronal siamoisRésumé : (auteur) Hand pose is emerging as an important interface for human-computer interaction. The problem of hand pose estimation from passive stereo inputs has received less attention in the literature compared to active depth sensors. This thesis seeks to address this gap by presenting a data-driven method to estimate a hand pose from a stereoscopic camera input, with experimental results comparable to more expensive active depth sensors. The frameworks presented in this thesis are based on a two camera stereo rig capture as it yields a simpler and cheaper set-up and calibration. Three frameworks are presented, describing the sequential steps taken to solve the problem of depth and pose estimation of hands.
The first is a data-driven method to estimate a high quality depth map of a hand from a stereoscopic camera input by introducing a novel regression framework. The method first computes disparity using a robust stereo matching technique. Then, it applies a machine learning technique based on Random Forest to learn the mapping between the estimated disparity and depth given ground truth data. We introduce Eigen Leaf Node Features (ELNFs) that perform feature selection at the leaf nodes in each tree to identify features that are most discriminative for depth regression. The system provides a robust method for generating a depth image with an inexpensive stereo camera.
The second framework improves on the task of hand depth estimation from stereo capture by introducing a novel superpixel-based regression framework that takes advantage of the smoothness of the depth surface of the hand. To this end, it introduces Conditional Regressive Random Forest (CRRF), a method that combines a Conditional Random Field (CRF) and a Regressive Random Forest (RRF) to model the mapping from a stereo RGB image pair to a depth image. The RRF provides a unary term that adaptively selects different stereo-matching measures as it implicitly determines matching pixels in a coarse-to-fine manner. While the RRF makes depth prediction for each super-pixel independently, the CRF unifies the prediction of depth by modeling pair-wise interactions between adjacent superpixels.
The final framework introduces a stochastic approach to propose potential depth solutions to the observed stereo capture and evaluate these proposals using two convolutional neural networks (CNNs). The first CNN, configured in a Siamese network architecture, evaluates how consistent the proposed depth solution is to the observed stereo capture. The second CNN estimates a hand pose given the proposed depth. Unlike sequential approaches that reconstruct pose from a known depth, this method jointly optimizes the hand pose and depth estimation through Markov-chain Monte Carlo (MCMC) sampling. This way, pose estimation can correct for errors in depth estimation, and vice versa.
Experimental results using an inexpensive stereo camera show that the proposed system measures pose more accurately than competing methods. More importantly, it presents the possibility of pose recovery from stereo capture that is on par with depth based pose recovery.Numéro de notice : 17505 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère En ligne : https://openaccess.city.ac.uk/19938/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90396
contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne, France) (2018)
Titre : Saillance visuelle en imagerie urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées 22/03/2018 23/03/2018 Champs-sur-Marne France programme sans actes Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] contour
[Termes IGN] espace urbain
[Termes IGN] patrimoine
[Termes IGN] valorisationRésumé : (Auteur) Avec l'augmentation de la taille des bases d'images et de la complexité des descripteurs dans les domaines de la recherche d'images par contenu visuel et de la vision par ordinateur, il est nécessaire de trouver un moyen pour limiter la quantité de données manipulées, tout en conservant leur représentativité. Au lieu d’analyser l'image entière, la sélection des régions qui détiennent l'essence de l'information est une option pertinente pour atteindre cet objectif. La saillance visuelle peut permettre de sélectionner les zones les plus importantes de l'image pour une tâche donnée. Nous proposons ici une nouvelle approche de saillance visuelle basée sur l'analyse de la distribution locale de l'orientation des contours, en particulier dédiée aux contenus image structurés, comme c’est le cas en environnement urbain. La méthode proposée a été exploitée dans deux applications différentes : la recherche d'images pour la valorisation de fonds photographiques patrimoniaux et la localisation basée image de véhicule. Numéro de notice : C2018-084 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91535 Documents numériques
en open access
Saillance visuelle en imagerie urbaine - diaporama de présentationAdobe Acrobat PDF PermalinkSuperPoint Graph : segmentation sémantique de nuages de points LiDAR à grande échelle / Loïc Landrieu (2018)PermalinkAbove-bottom biomass retrieval of aquatic plants with regression models and SfM data acquired by a UAV platform – A case study in Wild Duck Lake Wetland, Beijing, China / Ran Jing in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)PermalinkAutomatic registration of images to untextured geometry using average shading gradients / Tobias Plötz in International journal of computer vision, vol 125 n° 1-3 (December 2017)PermalinkDiscriminative feature learning for unsupervised change detection in heterogeneous images based on a coupled neural network / Wei Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 12 (December 2017)PermalinkGlobal, dense multiscale reconstruction for a billion points / Benjamin Ummenhofer in International journal of computer vision, vol 125 n° 1-3 (December 2017)PermalinkHigh-resolution aerial image labeling with convolutional neural networks / Emmanuel Maggiori in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 12 (December 2017)PermalinkPer-pixel bias-variance decomposition of continuous errors in data-driven geospatial modeling : A case study in environmental remote sensing / Jing Gao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)PermalinkSingle image dehazing via an improved atmospheric scattering model / Mingye Ju in The Visual Computer, vol 33 n° 12 (December 2017)PermalinkCut Pursuit: Fast algorithms to learn piecewise constant functions on general weighted graphs / Loïc Landrieu in SIAM Journal on Imaging Sciences, vol 10 n° 4 (November 2017)PermalinkHybrid image noise reduction algorithm based on genetic ant colony and PCNN / Chong Shen in The Visual Computer, vol 33 n° 11 (November 2017)PermalinkNonlinear bias compensation of ZiYuan-3 satellite imagery with cubic splines / Jinshan Cao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 133 (November 2017)PermalinkSalient object detection in complex scenes via D-S evidence theory based region classification / Chunlei Yang in The Visual Computer, vol 33 n° 11 (November 2017)PermalinkSparse bayesian learning-based time-variant deconvolution / Sanyi Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkTubelets : Unsupervised action proposals from spatiotemporal super-voxels / Mihir Jain in International journal of computer vision, vol 124 n° 3 (15 September 2017)PermalinkLocal Moebius transformations applied to omnidirectional images / Leonardo Souto Ferreira in Computers and graphics, vol 68 (November 2017)PermalinkDescribing contrast across scales / Sohaib Ali Syed in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)PermalinkGeometric features and their relevance for 3D point cloud classification / Martin Weinmann in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol IV-1/W1 (May 2017)PermalinkPermalinkAmélioration de la vitesse et de la qualité d'image du rendu basé image / Rodrigo Ortiz Cayón (2017)Permalink