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Titre de série : Stochastic Geometry for Image Analysis, ch. 9 Titre : Shape Recognition Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : New York, Londres, Hoboken (New Jersey), ... : John Wiley & Sons Année de publication : 2013 Importance : pp 131 - 192 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Résumé : (auteur) This chapter considers applications that aims to recognize shapes starting from a dictionary or a library. The chapter describes a model that represents waveforms acquired with LIDAR systems using a sum of parametric functions where the most suited function is chosen, from a given library, for each mode of the LIDAR waveform. It proposes a method based on marked point processes that is detailed in [MAL 10]. The chapter presents an algorithm for reconstructing buildings in 3D. Numéro de notice : H2011-011 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1002/9781118601235.ch9 En ligne : https://doi.org/10.1002/9781118601235.ch9 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101488 Creating large-scale city models from 3D-Point clouds : a robust approach with hybrid representation / Florent Lafarge in International journal of computer vision, vol 99 n° 1 (August 2012)
[article]
Titre : Creating large-scale city models from 3D-Point clouds : a robust approach with hybrid representation Type de document : Article/Communication Auteurs : Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 69 - 85 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modèle numérique d'objet
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) We present a novel and robust method for modeling cities from 3D-point data. Our algorithm provides a more complete description than existing approaches by reconstructing simultaneously buildings, trees and topologically complex grounds. A major contribution of our work is the original way of modeling buildings which guarantees a high generalization level while having semantized and compact representations. Geometric 3D-primitives such as planes, cylinders, spheres or cones describe regular roof sections, and are combined with mesh-patches that represent irregular roof components. The various urban components interact through a non-convex energy minimization problem in which they are propagated under arrangement constraints over a planimetric map. Our approach is experimentally validated on complex buildings and large urban scenes of millions of points, and is compared to state-of-the-art methods. Numéro de notice : A2012-731 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11263-012-0517-8 Date de publication en ligne : 29/02/2012 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-012-0517-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91109
in International journal of computer vision > vol 99 n° 1 (August 2012) . - pp 69 - 85[article]Applications de la géométrie stochastique à l'analyse d'images, ch. 9. Reconnaissance de formes / Florent Lafarge (2011)
Titre de série : Applications de la géométrie stochastique à l'analyse d'images, ch. 9 Titre : Reconnaissance de formes : Quelques applications en traitement d'images Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Paris : Hermès Année de publication : 2011 Importance : pp 131 - 192 Langues : Français (fre) Numéro de notice : H2011-009 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-00793674 Format de la ressource électronique : vers HAL pour l'ouvrage Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101483
Titre : Building large urban environments from unstructured point data Type de document : Article/Communication Auteurs : Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2011 Conférence : ICCV 2011, IEEE International Conference on Computer Vision 06/11/2011 13/11/2011 Barcelone Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 1068 - 1075 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Résumé : (auteur) We present a robust method for modeling cities from unstructured point data. Our algorithm provides a more complete description than existing approaches by reconstructing simultaneously buildings, trees and topologically complex grounds. Buildings are modeled by an original approach which guarantees a high generalization level while having semantized and compact representations. Geometric 3D-primitives such as planes, cylinders, spheres or cones describe regular roof sections, and are combined with mesh-patches that represent irregular roof components. The various urban components interact through a non-convex energy minimization problem in which they are propagated under arrangement constraints over a planimetric map. We experimentally validate the approach on complex urban structures and large urban scenes of millions of points. Numéro de notice : C2011-065 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICCV.2011.6126353 Date de publication en ligne : 12/01/2012 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICCV.2011.6126353 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101222
Titre : Modeling urban landscapes from point clouds: a generic approach Type de document : Rapport Auteurs : Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Le Chesnay : Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique INRIA Année de publication : 2011 Langues : Français (fre) Résumé : (auteur) Nous présentons une méthode robuste pour modéliser les villes à partir de nuages de points 3D. Notre algorithme fournit une description plus complète que les approches existantes en reconstruisant simultanément bâtiments, arbres et sols topographiquement complexes. Une des contributions importantes réside dans la manière originale de modéliser en 3D les bâtiments, garantissant un niveau de généralisation élevé tout en ayant une représentation compacte et sémantisée. Des primitive géométriques 3D telles que des plans, des cylindres, des sphères ou des cones décrivent les facettes de toit régulières. Elles sont combinées avec des parties de maillages qui représentent les composants de toits irréguliers. Les différents éléments urbains intéragissent au sein d'un problème de minimisation d'énergie non convexe dans lequel ils sont propagés sous des contraintes d'arrangement sur une carte planimétrique. L'approche est validée expérimentalement sur des bâtiments complexes et sur des scènes à grandes échelles contenant des millions de points, et comparée à des méthodes références. Numéro de notice : 17185 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Nature : Rapport de recherche nature-HAL : RappRech DOI : sans En ligne : https://hal.science/inria-00590897 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101481 Stochastic Geometry for Image Analysis, ch 9. Some applications to image processing: pattern recognition / shape recognition / Florent Lafarge (2011)PermalinkA marked point process for modeling lidar waveforms / Clément Mallet in IEEE Transactions on image processing, vol 19 n° 12 (December 2010)PermalinkGeometric feature extraction by a multimarked point process / Florent Lafarge in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI, vol 32 n° 9 (September 2010)PermalinkInsertion of 3-D-primitives in mesh-based representations: Towards compact models preserving the details / Florent Lafarge in IEEE Transactions on image processing, vol 19 n° 7 (July 2010)PermalinkStructural approach for building reconstruction from a single DSM / Florent Lafarge in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI, vol 32 n° 1 (January 2010)PermalinkPermalinkCombining meshes and geometric primitives for accurate and semantic modeling / Florent Lafarge (2009)PermalinkPermalinkAutomatic building extraction from DEMs using an object approach and application to the 3D-city modeling / Florent Lafarge in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 3 (May - June 2008)PermalinkPermalinkA new computationally efficient stochastic approach for building reconstruction from satellite data / Florent Lafarge (2008)PermalinkPermalinkDétection de feux de forêt par analyse statistique d'évènements rares à partir d'images infrarouges thermiques / Florent Lafarge in Traitement du signal, vol 24 n° 1 ([01/02/2007])PermalinkPermalinkModèles stochastiques pour la reconstruction tridimensionnelle d'environnements urbains / Florent Lafarge (2007)PermalinkPermalinkAutomatic 3D building reconstruction from DEMs: an application to Pleiades simulations / Florent Lafarge in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 184 (Décembre 2006)PermalinkPermalinkPermalinkAn automatic building reconstruction method : A structural approach using high resolution satellite images / Florent Lafarge (2006)Permalink