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Geometric camera pose refinement with learned depth maps / Nathan Piasco (2019)  

Public Titre : Geometric camera pose refinement with learned depth maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathan Piasco , Auteur ; Désiré Sidibé, Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Congrès : ICIP 2019, 26th IEEE International Conference on Image Processing (22 - 25 septembre 2019; Taipei, Taiwan), Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Autre Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Importance : 5 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] algorithme ICP [Termes descripteurs IGN] carte de profondeur [Termes descripteurs IGN] estimation de pose [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] scène intérieure [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (auteur) We present a new method for image-only camera relocalisation composed of a fast image indexing retrieval step followed by pose refinement based on ICP (Iterative Closest Point). The first step aims to find an initial pose for the query by evaluating images similarity with low dimensional global deep descriptors. Subsequently, we predict with a fully convolutional deep encoder-decoder neural network a dense depth map from the image query. We use this depth map to create a local point cloud and refine the initial query pose using an ICP algorithm.We demonstrate the effectiveness of our new approach on various indoor scenes. Compared to learned pose regression methods, our proposal can be used on multiple scenes without the need of a specific weights-setup for each scene, while showing equivalent results. Numéro de notice : C2019-015 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2019.8803014 date de publication en ligne : 26/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2019.8803014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93279

Learning scene geometry for visual localization in challenging conditions / Nathan Piasco (2019)    

Public Titre : Learning scene geometry for visual localization in challenging conditions Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathan Piasco , Auteur ; Désiré Sidibé, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur Congrès : ICRA 2019, International Conference on Robotics and Automation (20 - 24 mai 2019; Montréal, Québec - Canada) , Commanditaire Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2019 Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Importance : pp 9094 - 9100 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] analyse visuelle [Termes descripteurs IGN] appariement d'images [Termes descripteurs IGN] carte de profondeur [Termes descripteurs IGN] descripteur [Termes descripteurs IGN] géométrie de l'image [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] localisation basée vision [Termes descripteurs IGN] précision de localisation [Termes descripteurs IGN] prise de vue nocturne [Termes descripteurs IGN] robotique [Termes descripteurs IGN] scène urbaine [Termes descripteurs IGN] variation diurne [Termes descripteurs IGN] variation saisonnière [Termes descripteurs IGN] vision par ordinateur Résumé : (auteur) We propose a new approach for outdoor large scale image based localization that can deal with challenging scenarios like cross-season, cross-weather, day/night and longterm localization. The key component of our method is a new learned global image descriptor, that can effectively benefit from scene geometry information during training. At test time, our system is capable of inferring the depth map related to the query image and use it to increase localization accuracy. We are able to increase recall@1 performances by 2.15% on cross-weather and long-term localization scenario and by 4.24% points on a challenging winter/summer localization sequence versus state-of-the-art methods. Our method can also use weakly annotated data to localize night images across a reference dataset of daytime images. Numéro de notice : C2019-002 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICRA.2019.8794221 date de publication en ligne : 12/08/2019 En ligne : http://doi.org/10.1109/ICRA.2019.8794221 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93774

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Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 8. Multimodal localization for embedded systems: a survey / Imane Salhi (2019)  

Public Titre de série : Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 8 Titre : Multimodal localization for embedded systems: a survey Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Imane Salhi, Auteur ; Martyna Poreba , Auteur ; Erwan Piriou, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Maroun Ojail, Auteur Editeur : Londres, New York : Academic Press Année de publication : 2019 Importance : pp 199 - 278 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] compréhension de l'image [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] géopositionnement [Termes descripteurs IGN] instrument embarqué [Termes descripteurs IGN] navigation automobile [Termes descripteurs IGN] navigation pédestre [Termes descripteurs IGN] réalité mixte Résumé : (Auteur) Localization by jointly exploiting multimodal information, like cameras, inertial measurement units (IMU), and global navigation satellite system (GNSS) data, is an active key research topic for autonomous embedded systems such as smart glasses or drones. These systems have become topical for acquisition, modeling, and interpretation for scene understanding. The exploitation of different sensor types improves the robustness of the localization, e.g. by merging the accuracy of one sensor with the reactivity of another one in a flexible manner. This chapter presents a survey of the existing multimodal techniques dedicated to the localization of autonomous embedded systems. Both the algorithmic and the hardware architecture sides are investigated in order to provide a global overview of the key elements to be considered when designing these embedded systems. Several applications in different domains (e.g. localization for mapping, pedestrian localization, automotive navigation and mixed reality) are presented to illustrate the importance of such systems nowadays in scene understanding. Numéro de notice : H2019-001 Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1016/B978-0-12-817358-9.00014-7 date de publication en ligne : 02/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817358-9.00014-7 Format de la ressource électronique : URL chapitre Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93300

Unsupervised detection of ruptures in spatial relationships in video sequences based on log‑likelihood ratio / Abdalbassir Abou-Elailah in Pattern Analysis and Applications, vol 21 n° 3 (August 2018)  

Public [article]  inPattern Analysis and Applications > vol 21 n° 3 (August 2018) Titre : Unsupervised detection of ruptures in spatial relationships in video sequences based on log‑likelihood ratio Type de document : Article/Communication Auteurs : Abdalbassir Abou-Elailah, Auteur ; Isabelle Bloch, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Année de publication : 2018 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] détection d'événement [Termes descripteurs IGN] distance (mathématique) [Termes descripteurs IGN] histogramme [Termes descripteurs IGN] modèle linéaire [Termes descripteurs IGN] primitive [Termes descripteurs IGN] relation spatiale [Termes descripteurs IGN] séquence d'images Résumé : (Auteur) In this work, we propose a new approach to automatically detect ruptures in spatial relationships in video sequences, based on low-level primitives, in unsupervised manner. The spatial relationships between two objects of interest are modeled using angle and distance histograms as examples. The evolution of the spatial relationships during time is estimated from the distances between two successive angle or distance histograms and then considered as a temporal signal. The evolution of a spatial relationship is modeled by a linear Gaussian model. Then, two hypotheses “without change” and “with change” are considered, and a log-likelihood ratio is computed. The distribution of the log-likelihood ratio, given that H0 is true, is estimated and used to compute the p value. The comparison of this p value to a significance level 훼, expressing the probability of false alarms, allows us to detect significant ruptures in spatial relationships during time. In addition, this approach is generalized to detect multiple object events such as merging, splitting, and other events that contain ruptures in their spatial relationships evolution. This work shows that the description of spatial relationships across time is a promising step toward event detection. Numéro de notice : A2017-776 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10044-017-0669-9 date de publication en ligne : 18/11/2017 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10044-017-0669-9 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88974 [article]

A survey on visual-based localization : on the benefit of heterogeneous data / Nathan Piasco in Pattern recognition, vol 74 (February 2018)  

Public [article]  inPattern recognition > vol 74 (February 2018) . - pp 90 - 109 Titre : A survey on visual-based localization : on the benefit of heterogeneous data Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathan Piasco , Auteur ; Désiré Sidibé, Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Année de publication : 2018 Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Article en page(s) : pp 90 - 109 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] appariement d'images [Termes descripteurs IGN] données hétérogènes [Termes descripteurs IGN] estimation de pose [Termes descripteurs IGN] état de l'art [Termes descripteurs IGN] localisation basée vision [Termes descripteurs IGN] modélisation 3D Résumé : (Auteur) We are surrounded by plenty of information about our environment. From these multiple sources, numerous data could be extracted: set of images, 3D model, coloured points cloud ... When classical localization devices failed (e.g. GPS sensor in cluttered environments), aforementioned data could be used within a localization framework. This is called Visual Based Localization (VBL). Due to numerous data types that can be collected from a scene, VBL encompasses a large amount of different methods. This paper presents a survey about recent methods that localize a visual acquisition system according to a known environment. We start by categorizing VBL methods into two distinct families: indirect and direct localization systems. As the localization environment is almost always dynamic, we pay special attention to methods designed to handle appearances changes occurring in a scene. Thereafter, we highlight methods exploiting heterogeneous types of data. Finally, we conclude the paper with a discussion on promising trends that could permit to a localization system to reach high precision pose estimation within an area as large as possible. Numéro de notice : A2018-006 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.patcog.2017.09.013 date de publication en ligne : 08/09/2017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.09.013 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88971 [article]

Adéquation algorithme architecture pour la localisation basée image sur système embarqué / David Vandergucht (2018)    

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Apprentissage de modalités auxiliaires pour la localisation basée vision / Nathan Piasco (2018)    

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Forest stand extraction: which optimal remote sensing data source(s)? / Clément Dechesne (2018)    

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Panorama de la recherche à l'IGN sur la localisation d'une caméra à partir d'images / Nathan Piasco (2018) 

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Projet ANR ALEGORIA : structurAtion et vaLorisation du patrimoinE géoGraphique icOnogRaphIque démAtérialisé / Valérie Gouet-Brunet (2018) 

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Semantic signatures for urban visual localization / Li Weng (2018)  

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Suivi d’objet par capteurs visuels et inertiels sur systèmes embarqués / Imane Salhi (2018)    

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Semantic segmentation of forest stands of pure species combining airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery / Clément Dechesne in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)  

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Adaptive and optimal combination of local features for image retrieval / Neelanjan Bhowmik (2017)    

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Combination of image descriptors for the exploration of cultural photographic collections / Neelanjan Bhowmik in Journal of Electronic Imaging, vol 26 n° 1 (January - February 2017)  

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