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RFIAP 2020, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 23/06/2020 26/06/2020 Vannes France Open Access Proceedings
nom du congrès :
RFIAP 2020, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception
date de début du congrès :
23/06/2020
date de fin du congrès :
26/06/2020
ville du congrès :
Vannes
pays du congrès :
France
site des actes du congrès :
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Affiner la recherche Interroger des sources externesRecherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)
Titre : Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet Editeur : Vannes : Université de Bretagne Sud Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : RFIAP 2020, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 23/06/2020 26/06/2020 Vannes France Open Access Proceedings Importance : 11 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] analyse du paysage
[Termes descripteurs IGN] appariement d'images
[Termes descripteurs IGN] architecture de réseau
[Termes descripteurs IGN] BD ortho
[Termes descripteurs IGN] BD Topo
[Termes descripteurs IGN] classification barycentrique
[Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] détection de changement
[Termes descripteurs IGN] données multitemporelles
[Termes descripteurs IGN] géolocalisation
[Termes descripteurs IGN] image aérienne
[Termes descripteurs IGN] image multitemporelle
[Termes descripteurs IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes descripteurs IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Cet article présente un réseau multimodal qui met en correspondance des images aériennes de territoires urbains et ruraux français prises à environ 15 ans d'intervalle. Il devrait être invariant à un large éventail de changements, tels que l'évolution du paysage au fil des années. Il exploite les images originales et les régions sémantiquement segmentées et étiquetées. Le coeur de la méthode est un réseau siamois qui apprend à extraire des caractéristiques des paires d'images correspondantes dans le temps et des paires non correspondantes. Ces descripteurs sont suffisamment discriminants pour qu'un simple classifieur k-NN suffise comme critère de géo-correspondance final. Dans cet article, nous dé-montrons que notre descripteur siamois surpasse les autres descripteurs d'images en termes de recherche d'images par contenu à travers le temps. Numéro de notice : C2020-003 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://cap-rfiap2020.sciencesconf.org/data/RFIAP_2020_paper_21.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95446 Voir aussiDocuments numériques
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