Détail de l'autorité
THINGS2D0 / Gouet-Brunet, Valérie
Nom :
THINGS2D0
titre complet :
THIN but Great Silicon 2 Design Objects
URL du projet :
Auteurs :
Gouet-Brunet, Valérie
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Semantic signatures for large-scale visual localization / Li Weng in Multimedia tools and applications, vol 80 n° 15 (June 2021)
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[article]
Titre : Semantic signatures for large-scale visual localization Type de document : Article/Communication Auteurs : Li Weng , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
, Auteur ; Bahman Soheilian
, Auteur
Année de publication : 2021 Projets : THINGS2D0 / Gouet-Brunet, Valérie Article en page(s) : pp 22347 - 22372 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement sémantique
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Visual localization is a useful alternative to standard localization techniques. It works by utilizing cameras. In a typical scenario, features are extracted from captured images and compared with geo-referenced databases. Location information is then inferred from the matching results. Conventional schemes mainly use low-level visual features. These approaches offer good accuracy but suffer from scalability issues. In order to assist localization in large urban areas, this work explores a different path by utilizing high-level semantic information. It is found that object information in a street view can facilitate localization. A novel descriptor scheme called “semantic signature” is proposed to summarize this information. A semantic signature consists of type and angle information of visible objects at a spatial location. Several metrics and protocols are proposed for signature comparison and retrieval. They illustrate different trade-offs between accuracy and complexity. Extensive simulation results confirm the potential of the proposed scheme in large-scale applications. This paper is an extended version of a conference paper in CBMI’18. A more efficient retrieval protocol is presented with additional experiment results. Numéro de notice : A2021-787 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11042-020-08992-6 Date de publication en ligne : 07/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11042-020-08992-6 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95407
in Multimedia tools and applications > vol 80 n° 15 (June 2021) . - pp 22347 - 22372[article]Adéquation algorithme architecture pour la localisation basée image sur système embarqué / David Vandergucht (2018)
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Titre : Adéquation algorithme architecture pour la localisation basée image sur système embarqué Type de document : Article/Communication Auteurs : David Vandergucht, Auteur ; Mehdi Darouich, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Thibaut Vercueil, Auteur ; Laurent Schneider, Auteur ; Thomas Peyret, Auteur ; Benoit Tain, Auteur ; Maria Lepecq, Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : THINGS2D0 / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection 25/06/2018 28/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 3 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] localisation basée image
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] navigation pédestre
[Termes IGN] réalité augmentéeRésumé : (auteur) Dans cet article, nous présentons l’adaptation sur système embarqué d’une chaîne de traitements dédiée à la localisation basée image pour l’aide à la navigation pédestre par réalité augmentée. L’étape d’estimation de la pose du capteur d’acquisition de l’image est une étape clé et sensible, en termes de qualité de la pose attendue comme en complexité et temps d’estimation de cette pose. Nous décrivons l’approche d’estimation de pose et la solution hardware choisies, ainsi que leurs adaptations en vue d’une adéquation optimale entre algorithme et architecture. Des expériences en conditions réalistes de navigation pédestre, où les mouvements sont complexes, montrent la robustesse et l’efficacité de la solution proposée, qui est prometteuse pour une future application sur système léger impliquant l’estimation précise de la pose. Numéro de notice : C2018-005 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans Date de publication en ligne : 28/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/programmeCFPT Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90333 Documents numériques
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