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Image based geo-localization in the Alps / Olivier Saurer in International journal of computer vision, vol 116 n° 3 (February 2016)
[article]
Titre : Image based geo-localization in the Alps Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Saurer, Auteur ; Georges Baatz, Auteur ; Kevin Köser, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 213 - 225 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Alpes centrales
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] image 2D
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] reconnaissance automatique
[Termes IGN] SuisseRésumé : (Auteur) Given a picture taken somewhere in the world, automatic geo-localization of such an image is an extremely useful task especially for historical and forensic sciences, documentation purposes, organization of the world’s photographs and intelligence applications. While tremendous progress has been made over the last years in visual location recognition within a single city, localization in natural environments is much more difficult, since vegetation, illumination, seasonal changes make appearance-only approaches impractical. In this work, we target mountainous terrain and use digital elevation models to extract representations for fast visual database lookup. We propose an automated approach for very large scale visual localization that can efficiently exploit visual information (contours) and geometric constraints (consistent orientation) at the same time. We validate the system at the scale of Switzerland (40,000 km2) using over 1000 landscape query images with ground truth GPS position. Numéro de notice : A2016--139 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007%2Fs11263-015-0830-0 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-015-0830-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85867
in International journal of computer vision > vol 116 n° 3 (February 2016) . - pp 213 - 225[article]