Descripteur
Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > reconnaissance de formes
reconnaissance de formesSynonyme(s)reconnaissance des formes |
Documents disponibles dans cette catégorie (313)
![](./images/expand_all.gif)
![](./images/collapse_all.gif)
![Tris disponibles](./images/orderby_az.gif)
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Titre : Construction de modèles 3D à partir de données vidéo fisheye : Application à la localisation en milieu urbain Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Julien Moreau, Auteur ; Yassine Ruichek, Directeur de thèse Editeur : Belfort-Montbéliard : Université de technologie de Belfort-Montbéliard Année de publication : 2016 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l’Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme de Levenberg-Marquardt
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] géométrie épipolaire
[Termes IGN] image hémisphérique
[Termes IGN] mesurage de pseudo-distance
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] objectif très grand angulaire
[Termes IGN] panorama sphérique
[Termes IGN] positionnement par GNSS
[Termes IGN] programmation dynamique
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] structure-from-motion
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette recherche vise à la modélisation 3D depuis un système de vision fisheye embarqué, utilisée pour une application GNSS dans le cadre du projet Predit CAPLOC. La propagation des signaux satellitaires en milieu urbain est soumise à des réflexions sur les structures, altérant la précision et la disponibilité de la localisation. L’ambition du projet est (1) de définir un système de vision omnidirectionnelle capable de fournir des informations sur la structure 3D urbaine et (2) de montrer qu’elles permettent d’améliorer la localisation.Le mémoire expose les choix en (1) calibrage automatique, (2) mise en correspondance entre images, (3) reconstruction 3D ; chaque algorithme est évalué sur images de synthèse et réelles. De plus, il décrit une manière de corriger les réflexions des signaux GNSS depuis un nuage de points 3D pour améliorer le positionnement. En adaptant le meilleur de l’état de l’art du domaine, deux systèmes sont proposés et expérimentés. Le premier est un système stéréoscopique à deux caméras fisheye orientées vers le ciel. Le second en est l’adaptation à une unique caméra.Le calibrage est assuré à travers deux étapes : l’algorithme des 9 points adapté au modèle « équisolide » couplé à un RANSAC, suivi d’un affinement par optimisation Levenberg-Marquardt. L’effort a été porté sur la manière d’appliquer la méthode pour des performances optimales et reproductibles. C’est un point crucial pour un système à une seule caméra car la pose doit être estimée à chaque nouvelle image.Les correspondances stéréo sont obtenues pour tout pixel par programmation dynamique utilisant un graphe 3D. Elles sont assurées le long des courbes épipolaires conjuguées projetées de manière adaptée sur chaque image. Une particularité est que les distorsions ne sont pas rectifiées afin de ne pas altérer le contenu visuel ni diminuer la précision. Dans le cas binoculaire il est possible d’estimer les coordonnées à l’échelle. En monoculaire, l’ajout d’un odomètre permet d’y arriver. Les nuages successifs peuvent être calés pour former un nuage global en SfM.L’application finale consiste dans l’utilisation du nuage 3D pour améliorer la localisation GNSS. Il est possible d’estimer l’erreur de pseudodistance d’un signal après multiples réflexions et d’en tenir compte pour une position plus précise. Les surfaces réfléchissantes sont modélisées grâce à une extraction de plans et de l’empreinte des bâtiments. La méthode est évaluée sur des paires d’images fixes géo-référencées par un récepteur bas-coût et un récepteur GPS RTK (vérité terrain). Les résultats montrent une amélioration de la localisation en milieu urbain. Note de contenu : Introduction
1 - État de l’art : Stéréovision omnidirectionnelle
2 - Calibrage fisheye automatique
3 - Mise en correspondance multi-vues fisheye pour la 3D
4 - Application : Amélioration de la localisation GNSS
ConclusionNuméro de notice : 21593 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Belfort-Montbéliard : 2016 Organisme de stage : IRTES-SET nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01417996 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90632 Remote Sensing Observations of Continental Surfaces, ch. 6. Airborne lidar data processing / Clément Mallet (2016)
![]()
contenu dans Remote Sensing Observations of Continental Surfaces, vol 1. Optical Remote Sensing of Land Surface / Nicolas Baghdadi (2016)
Titre de série : Remote Sensing Observations of Continental Surfaces, ch. 6 Titre : Airborne lidar data processing Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Nesrine Chehata
, Auteur ; Jean-Stéphane Bailly, Auteur
Editeur : Londres : ISTE Press Année de publication : 2016 Importance : pp 249 - 298 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] attribut
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] déconvolution
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forme d'onde
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] signal laserRésumé : (auteur) This chapter introduces the main data analysis methods associated with topographic and bathymetric airborne LiDAR systems. Data delivered by these sensors can be of two types: the majority of commercial systems deliver three-dimensional (3D) point clouds (systems referred to as multiecho), whereas a limited number directly provides the whole laser signal backscattered by the Earth surface (systems referred to as full-waveform (FW)). Numéro de notice : H2016-009 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1016/B978-1-78548-102-4.50006-5 Date de publication en ligne : 07/10/2016 En ligne : https://doi.org/10.1016/B978-1-78548-102-4.50006-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91789 Automatic identification of building types based on topographic databases – a comparison of different data sources / Robert Hecht in International journal of cartography, vol 1 n° 1 (August 2015)
![]()
[article]
Titre : Automatic identification of building types based on topographic databases – a comparison of different data sources Type de document : Article/Communication Auteurs : Robert Hecht, Auteur ; Gotthard Meinel, Auteur ; Manfred F. Buchroithner, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 18 - 31 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données topographiques
[Termes IGN] bâtiment
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] emprise au sol
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] identification automatique
[Termes IGN] reconnaissance de formesRésumé : (auteur) Data, maps and services of the national mapping and cadastral agencies contain geometric information on buildings, particularly building footprints. However, building type information is often not included. In this paper, we propose a data-driven approach for automatic classification of building footprints that make use of pattern recognition and machine learning techniques. Using a Random Forest Classifier the suitability of five different data sources (e.g. topographic raster maps, cadastral databases or digital landscape models) is investigated with respect to the achieved accuracies. The results of this study show that building footprints obtained from topographic databases such as digital landscape models, cadastral databases or 3D city models can be classified with an accuracy of 90–95%. When classifying building footprints on the basis of topographic maps the accuracy is considerably lower (as of 76–88%). The automatic classification of building footprints provides an important contribution to the acquisition of new small-scale indicators on settlement structure, such as building density, floor space ratio or dwelling/population densities. In addition to its importance for urban research and planning, the results are also relevant for cartographic disciplines, such as map generalization, automated mapping and geovisualization. Numéro de notice : A2015-434 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2015.1055644 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2015.1055644 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76883
in International journal of cartography > vol 1 n° 1 (August 2015) . - pp 18 - 31[article]Forest species recognition based on dynamic classifier selection and dissimilarity feature vector representation / J.G. Martins in Machine Vision and Applications, vol 26 n° 2-3 (April 2015)
![]()
[article]
Titre : Forest species recognition based on dynamic classifier selection and dissimilarity feature vector representation Type de document : Article/Communication Auteurs : J.G. Martins, Auteur ; L.S. Oliveira, Auteur ; A.S. Britto Jr, Auteur ; Robert Sabourin, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 279 - 293 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] SIFT (algorithme)Résumé : (auteur) Multiple classifiers on the dissimilarity space are proposed to address the problem of forest species recognition from microscopic images. To that end, classical texture-based features such as Gabor filters, local binary patterns (LBP) and local phase quantization (LPQ), as well as two keypoint-based features, the scale-invariant feature transform (SIFT) and the speeded up robust features (SURF), are used to generate a pool of diverse classifiers on the dissimilarity space. A comprehensive set of experiments on a database composed of 2,240 microscopic images from 112 different forest species was used to evaluate the performance of each individual classifier of the generated pool, the combination of all classifiers, and different dynamic selection of classifiers (DSC) methods. The best result (93.03 %) was observed by incorporating probabilistic information in a DSC method based on multiple classifier behavior. Numéro de notice : A2015--098 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s00138-015-0659-0 Date de publication en ligne : 29/01/2015 En ligne : http://doi.org/10.1007/s00138-015-0659-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85410
in Machine Vision and Applications > vol 26 n° 2-3 (April 2015) . - pp 279 - 293[article]Multi-agent recognition system based on object based image analysis using WorldView-2 / Fatemeh Tabib Mahmoudi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 2 (February 2014)
![]()
[article]
Titre : Multi-agent recognition system based on object based image analysis using WorldView-2 Type de document : Article/Communication Auteurs : Fatemeh Tabib Mahmoudi, Auteur ; Farhad Samadzadegan, Auteur ; Peter Reinartz, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 161 - 170 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] classification à base de connaissances
[Termes IGN] détection de régions
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] système multi-agents
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (Auteur) In this paper, using spatial and spectral characteristics of the WorldView-2 satellite imagery, capabilities of multi-agent systems are used for solving multiple object recognition difficulties in complex urban areas. The methodology has two main steps: object based image analysis (OBIA) and multi-agent object recognition. In the first step, segmentation and multi-process object classification based on spectral, textura, and structural features are performed. Classified regions are used as an input dataset in the multi-agent system in order to modify object recognition results. According to the results from the object based image analysis process, using contextual relations and structural features, the overall accuracy and Kappa improved by 17.79 percent and 0.253, respectively. Using knowledge-based reasoning and cooperative capabilities of agents in the multi-agent system in this paper most of the remaining difficulties are decreased and values 90.95 percent and 0.876 are obtained for the overall accuracy and Kappa, respectively, of the object recognition results. Numéro de notice : A2014-109 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.80.2.161-170 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.80.2.161-170 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33014
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 80 n° 2 (February 2014) . - pp 161 - 170[article]Combining top-down and bottom-up approaches for building detection in a single very high resolution satellite image / Mahmoud Mohammed Sidi Youssef (2014)
PermalinkPermalinkLarge scale road network extraction in forested moutainous areas using airborne laser scanning data / António Ferraz (2014)
![]()
PermalinkManifold harmonic transform and spatial relationships for partial 3D object retrieval / Nguyen-Vu Hoang (April 2014)
PermalinkPanorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 3. L'intelligence artificielle : frontières et applications / Pierre Marquis (2014)
PermalinkHierarchical method of urban building extraction inspired by human perception / Chao Tao in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 12 (December 2013)
PermalinkBuilding pattern recognition in topographic data: examples on collinear and curvilinear alignments / Xiang Zhang in Geoinformatica, vol 17 n° 1 (January 2013)
PermalinkLe scanner laser 3D : reconnaissance de formes et modélisation de déformations / Matthieu Dujardin (2013)
![]()
PermalinkBuilding edge detection using small-footprint airborne full-waveform lidar data / Jean-Christophe Michelin in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol I-3 (2012)
PermalinkStreamed vertical rectangle detection in terrestrial laser scans for facade database / Jérôme Demantké in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol I-3 (2012)
Permalink