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A mathematical expression for stereoscopic depth perception / H. Rosas in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 3 (March 2010)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 76 n° 3 (March 2010) . - pp 301 - 306 Titre : A mathematical expression for stereoscopic depth perception Type de document : Article/Communication Auteurs : H. Rosas, Auteur ; W. Vargas, Auteur ; A. Ceron, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 301 - 306 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] exagération de forme [Termes IGN] géométrie projective [Termes IGN] modèle stéréoscopique [Termes IGN] perception [Termes IGN] profondeur Résumé : (Auteur) The metric nature of stereoscopic depth perception has remained an enigma. Several mathematical formulations proposed for measuring the stereoscopic effect have not shown to be reliable. This may be due to the lack of a conceptual distinction between the 3D model geometrically obtained by intersection of visual rays (geometric model), and the 3D model perceived in the observer's mind (perceptual model). Based on the assumption that retinal parallax is the only source of information on depth available to the brain, we developed an equation that shows real and perceptual space to be connected by a logarithmic function. This relationship has allowed us to formulate the vertical exaggeration for all sorts of stereoscopic conditions, including natural stereovision. The obtained formulations might involve possibilities of technological applications, such as the artificial recreation of a natural stereovision effect, ant the design of stereoscopic instruments with a desired degree of vertical exaggeration. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2010-089 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.76.3.301 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.76.3.301 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30285 [article]

Exagération des formes basée sur une nouvelle modélisation du linéaire routier / Jean-Georges Affholder in Bulletin d'information de l'Institut géographique national, n° 73 (septembre 2002)

Public [article]  inBulletin d'information de l'Institut géographique national > n° 73 (septembre 2002) . - pp 75 - 80 Titre : Exagération des formes basée sur une nouvelle modélisation du linéaire routier Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Georges Affholder , Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 75 - 80 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] exagération de forme [Termes IGN] lissage de courbe [Termes IGN] objet géographique linéaire [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] SIFT (algorithme) [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (Auteur) Ainsi que le précise l'intitulé de la présente contribution, nous ne prétendons traiter que d'un des nombreux problèmes que pose la généralisation du linéaire routier. Mais auparavant, nous souhaitons, sans entrer dans les détails, attirer l'attention sur la spécificité de cette généralisation, par rapport à celle d'autres objets linéaires : trait de côte, courbes de niveau et réseau hydrographique essentiellement, spécificité liée, à la fois à la nature géométrique de l'objet représenté et à la nature de la représentation. En ce qui concerne ce dernier point, nous pensons évidemment aux problèmes liés à la largeur du signe conventionnel. Quant aux problèmes liés à la nature géométrique de l'objet, contentons-nous de mentionner, pour le trait de côte, l'aspect fractal qu'il peut revêtir et qui rend alors, peu adaptées, les formes traditionnelles de modélisation. Pour les courbes de niveau, l'importance des opérateurs d'exagération destinés à laisser visibles certains aspects du paysage (présence de thalwegs non représentables, si l'on respecte strictement l'échelle de la carte). Pour le réseau hydrographique, son côté mixte, tantôt linéaire, tantôt surfacique. Numéro de notice : A2002-381 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22293 [article]

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015-02011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Apprentissage supervisé pour la généralisation cartographique / Sébastien Mustière (2001) 

Public Titre : Apprentissage supervisé pour la généralisation cartographique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Sébastien Mustière , Auteur ; J.G. Ganascia, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université de Paris 6 Pierre et Marie Curie Année de publication : 2001 Importance : 241 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de doctorat en informatique, option intelligence artificielle Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage dirigé [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] exagération de forme [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] objet géographique [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] système expert [Vedettes matières IGN] Généralisation Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse a pour contexte l'automatisation de la généralisation cartographique, processus de création d'une carte à partir d'une base de données géographique trop détaillée. Pour réaliser cela, de nombreux algorithmes existent pour transformer la géométrie des objets géographiques à représenter sur la carte, mais aucun d'entre eux n'est générique. Nous adoptons alors une approche pas à pas, adaptative et focalisée, où le traitement d'un objet nécessite l'application de plusieurs algorithmes sur des espaces de travail adéquats. Dans ce contexte, il faut définir des règles permettant de choisir quels algorithmes appliquer sur un objet donné à partir de la description de celui-ci par un ensemble de mesures numériques. Un processus d'enchaînement des algorithmes est mis au point empiriquement pour la généralisation des routes. L'efficacité et les limites de ce processus conduisent à envisager l'utilisation de l'apprentissage automatique supervisé pour acquérir les connaissances nécessaires à un système expert cartographique. Notre problème d'apprentissage se caractérise par la recherche de règles efficaces et compréhensibles à partir d'exemples peu nombreux, bruités et de description riche. Un apprentissage classique produit alors des règles de faible qualité. Pour améliorer cela, nous guidons l'apprentissage par les connaissances du domaine en décomposant notre problème d'apprentissage en plusieurs sous-problèmes plus simples : nous apprenons tout à tour à abstraire puis à choisir comment transformer les objets géographiques manipulés. La phase d'abstraction consiste à reformuler la représentation des observables sous la forme d'un ensemble restreint de nouveaux attributs symboliques. La phase de choix de transformation consiste à déterminer quelle transformation réaliser en fonction de la description abstraite de l'objet. L'introduction de cette phase d'abstraction permet d'apprendre des règles cartographiques à la fois plus efficaces et plus compréhensibles qu'un apprentissage direct. Elle permet d'améliorer ainsi la qualité cartographique des résultats obtenus. Note de contenu : A GENERALISATION CARTOGRAPHIQUE AUTOMATIQUE A. 1 Représentation de l'Information Géographique Numérique A. 2 Opérations de généralisation cartographique 1 Simplifier 2 Caricaturer 3 Harmoniser A.3 Algorithmes de généralisation cartographique 1 De la compression aux premiers algorithmes de généralisation 2 Propriétés des algorithmes de généralisation : - Trois algorithmes représentatifs de différentes approches - Contraintes, opérations, et champ d'application des algorithmes 3 Enchainement des algorithmes . A.4 Recueil des connaissances de généralisation A.5 Sujet et approche. B GENERALISATION CARTOGRAPHIQUE DES ROUTES : LE PROCESSUS GALBE B. 1 Domaine d'application : les routes pour les cartes routières B.2 Règles de généralisation cartographique des routes B.3 Le bon espace de travail pour les routes 1 Focalisation idéale 2 Focalisation selon l'empâtement - Définitions théoriques de l'empâtement - Evaluation empirique des définitions de l'empâtement - Implémentation et résultats B 4 Algorithmes de transformation 1 Algorithmes de caricature d'une série de virages empâtée 2 Algorithmes de caricature d'un virage empâté 3 Algorithmes de simplification d'une ligne entière BAA Propagation des déformations B.5 Processus GALBE 1 Mesures de description 2 Moteur du processus B.6 Evaluation des résultats 1 Analyse par des cartographes 2 Application au réseau routier des cartes au 1:250.000 3 Bilan de GALBE B.7 Vers l'utilisation de l'apprentissage automatique C APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISE C.1 Présentation de l'apprentissage supervisé et définitions C.2 Poser un problème d'apprentissage C.3 Algorithmes d'apprentissage 1 L'apprentissage supervisé, un problème de recherche 2 Mise en ceuvre des biais d'apprentissage 3 Types d'algorithmes existants 4 Choisir un algorithme d'apprentissage 5 Combiner plusieurs algorithmes. C 4 Vers des connaissances plus efficaces et mieux structurées C.5 Evaluation de l'apprentissage 1 Evaluation théorique 2 Evaluation empirique C.6 Conclusion D APPRENTISSAGE ET GENERALISATION CARTOGRAPHIQUE D. 1 Introduction 1 Bref rappel du problème 2 Contexte : utilisation de la tâche apprise. D. 2 Spécificité de notre problème vis-à-vis de l'apprentissage 1 Difficultés du recueil d'exemples 2 Bruit sur les exemples 3 Taille des exemples 4 Bilan : caractéristiques des exemples D. 3 Abstraire 1 Modèle théorique d'abstraction 2 Abstraction et cartographie 3 Abstraction et apprentissage D. 4 Construction de la méthode de résolution de problème 1 Méthode initiale de résolution de problème 2 Abstraire les mesures 3 Déterminer et spécifier : opération, algorithme 4 Couvrir et différencier : algorithmes applicables, algorithme choisi 5 Paramétrage des algorithmes D. 5 Bilan -processus d'apprentissage 1 Méthode de définition du processus d'apprentissage 2 Intérêt de l'approche E EXPERIMENTATION DE L'APPRENTISSAGE SUR LES ROUTES E. 1 Présentation des tests 1 Objetsétudiés 2 Langage abstrait utilisé 3 Mesures utilisées 4 Opérations et algorithmes géométriques utilisés 5 Méthode de résolution de problème choisie 6 Recueil des exemples 7 Algorithme d'apprentissage utilisé : RIPPER 8 Expérimentations réalisées E. 2 Résultats : règles apprises 1 Détermination des attributs descriptifs abstraits 2 Détermination de l'opération . 3 Applicabilité des algorithmes 4 Choix de l'algorithme 5 Pararnétrage 6 Enchaînement des inférences E. 3 Analyse cartographique de l'application des regles apprises 1 Qualite des résultats 2 Analyse des erreurs 3 Convergence et temps de calcul 4 Généricité de lieu et d'échelle E. 4 Intérêt de la méthode de résolution de problème 1 Comparaison a l'apprentissage direct. 2 Influence de chaque étape 3 Intérêt de l'étape d'abstraction des mesures E. 5 Bilan des expérimentations Numéro de notice : 11635 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique. Intelligence artificielle : Paris 6 : 2001 Organisme de stage : COGIT (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45165

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11635-01	THESE	Livre	Centre de documentation	Thèses	Disponible

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Représentations de la géométrie et des contraintes cartographiques pour la généralisation du linéaire routier / Emmanuel Fritsch (1998)

Public Titre : Représentations de la géométrie et des contraintes cartographiques pour la généralisation du linéaire routier Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Emmanuel Fritsch , Auteur ; Jacques Désarménien, Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université de Marne-la-Vallée Année de publication : 1998 Importance : 200 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de doctorat, spécialité sciences de l'information géographique Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] conflit d'espace [Termes IGN] exagération de forme [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] lissage de courbe [Termes IGN] modèle de représentation des données [Termes IGN] objet géographique linéaire [Termes IGN] ondelette [Termes IGN] recalage de données localisées [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] série de Fourier [Vedettes matières IGN] Généralisation Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Ce travail de thèse propose une approche de la généralisation fondée sur une modélisation orientée vers les objectifs de généralisation. Dans ce cadre, notre travail s'est organisé selon deux axes : - Nous appuyant sur des modélisations de la géométrie, fondées sur la courbure, nous avons développé divers algorithmes de caricature, principalement destinés au traitement des routes sinueuses. Ces opérations donnent lieu à des problèmes de localisations, pour lesquels nous avons développé différents modes de recalages, en vue d'assurer la précision géométrique la meilleure possible. - D'autre part, nous avons essayer de développer une approche plus globale, permettant de prendre en compte un grand nombre de contraintes cartographiques simultanément. Exprimant la lisibilité des objets cartographiques comme une compétition spatiale, nous avons utilisé une analogie mécanique pour développer un modèle de résolution concurrente des différentes conflits. Si les algorithmes élémentaires développés jusqu'à présent peuvent trouver place au sein d'un processus interactif, il nous paraît que l'automatisation complète de la généralisation ne peut passer que par une approche holiste du problème. L'approche mécanique, proche des méthodes multi-agents, nous semble relativement adaptée à cette fin. Numéro de notice : 11032 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : sciences de l'information géographique : Marne-la-Vallée : 1998 Organisme de stage : COGIT (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45154

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11032-01	THESE	Livre	Centre de documentation	Thèses	Disponible
11032-03	K325	Livre	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
11032-02	K325	Livre	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
11032-04	K325	Livre	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Caricature des virages par lissage de la courbure / Emmanuel Fritsch (1997)

Public contenu dans Journées recherche [du] COGIT, SIG et Généralisation / COGIT (1988 - 2016) (1997) Titre : Caricature des virages par lissage de la courbure Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuel Fritsch , Auteur Editeur : Paris : Institut Géographique National - IGN (1940-2007) Année de publication : 1997 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 1997 11/03/1997 13/03/1997 Champs-sur-Marne France Importance : pp 10 - 20 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] exagération de forme [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes IGN] lissage de courbe [Termes IGN] objet géographique linéaire [Termes IGN] recalage de données localisées [Termes IGN] similitude [Termes IGN] transformation linéaire [Termes IGN] virage Résumé : (Auteur) L'un des problèmes soulevés par l'automatisation de la généralisation cartographique porte sur l'automatisation du linéaire routier. Cet article s'intéresse au problème de la caricature des virages trop serrés et analyse dans quelle mesure une série d'algorithmes basés sur le lissage gaussien peut alors être efficace. Enfin, cet article s'intéresse à plusieurs méthodes de recalage de courbe. Numéro de notice : C1997-057 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Communication Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=65716

Journées recherche [du] COGIT, SIG et Généralisation / COGIT (1988 - 2016) (1997)

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The importance of geometric modeling in linear feature generalization / Corinne Plazanet in Cartography and geographic information systems, vol 22 n° 4 (December 1995)    

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Spectral representations of linear features for generalisation / Emmanuel Fritsch (1995)  

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