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Foreword to the theme issue on geospatial computer vision / Jan Dirk Wegner in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 140 (June 2018)
[article]
Titre : Foreword to the theme issue on geospatial computer vision Type de document : Article/Communication Auteurs : Jan Dirk Wegner, Auteur ; Devis Tuia, Auteur ; Michael Ying Yang, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 1 - 2 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] vision par ordinateurNuméro de notice : A2018-387 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.12.011 Date de publication en ligne : 09/01/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.12.011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90801
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 140 (June 2018) . - pp 1 - 2[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018063 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018062 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt No-reference image quality assessment for image auto-denoising / Xiangfei Kong in International journal of computer vision, vol 126 n° 5 (May 2018)
[article]
Titre : No-reference image quality assessment for image auto-denoising Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiangfei Kong, Auteur ; Qingxiong Yang, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 537 - 549 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] qualité d'imageRésumé : (Auteur) This paper proposes two new non-reference image quality metrics that can be adopted by the state-of-the-art image/video denoising algorithms for auto-denoising. The first metric is proposed based on the assumption that the noise should be independent of the original image. A direct measurement of this dependence is, however, impractical due to the relatively low accuracy of existing denoising method. The proposed metric thus tackles the homogeneous regions and highly-structured regions separately. Nevertheless, this metric is only stable when the noise level is relatively low. Most denoising algorithms reduce noise by (weighted) averaging repeated noisy measurements. As a result, another metric is proposed for high-level noise based on the fact that more noisy measurements will be required when the noise level increases. The number of measurements before converging is thus related to the quality of noisy images. Our patch-matching based metric proposes to iteratively find and add noisy image measurements for averaging until there is no visible difference between two successively averaged images. Both metrics are evaluated on LIVE2 (Sheikh et al. in LIVE image quality assessment database release 2: 2013) and TID2013 (Ponomarenko et al. in Color image database tid2013: Peculiarities and preliminary results: 2005) data sets using standard Spearman and Kendall rank-order correlation coefficients (ROCC), showing that they subjectively outperforms current state-of-the-art no-reference metrics. Quantitative evaluation w.r.t. different level of synthetic noisy images also demonstrates consistently higher performance over state-of-the-art non-reference metrics when used for image denoising. Numéro de notice : A2018-409 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11263-017-1054-2 Date de publication en ligne : 17/11/2017 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-017-1054-2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90883
in International journal of computer vision > vol 126 n° 5 (May 2018) . - pp 537 - 549[article]Real-time accurate 3D head tracking and pose estimation with consumer RGB-D cameras / David Joseph Tan in International journal of computer vision, vol 126 n° 2-4 (April 2018)
[article]
Titre : Real-time accurate 3D head tracking and pose estimation with consumer RGB-D cameras Type de document : Article/Communication Auteurs : David Joseph Tan, Auteur ; Federico Tombari, Auteur ; Nassir Navab, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 158 - 183 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] détection de visage
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] séquence d'images
[Termes IGN] temps réelRésumé : (Auteur) We demonstrate how 3D head tracking and pose estimation can be effectively and efficiently achieved from noisy RGB-D sequences. Our proposal leverages on a random forest framework, designed to regress the 3D head pose at every frame in a temporal tracking manner. One peculiarity of the algorithm is that it exploits together (1) a generic training dataset of 3D head models, which is learned once offline; and, (2) an online refinement with subject-specific 3D data, which aims for the tracker to withstand slight facial deformations and to adapt its forest to the specific characteristics of an individual subject. The combination of these works allows our algorithm to be robust even under extreme poses, where the user’s face is no longer visible on the image. Finally, we also propose another solution that utilizes a multi-camera system such that the data simultaneously acquired from multiple RGB-D sensors helps the tracker to handle challenging conditions that affect a subset of the cameras. Notably, the proposed multi-camera frameworks yields a real-time performance of approximately 8 ms per frame given six cameras and one CPU core, and scales up linearly to 30 fps with 25 cameras. Numéro de notice : A2018-406 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11263-017-0988-8 Date de publication en ligne : 02/02/2017 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-017-0988-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90879
in International journal of computer vision > vol 126 n° 2-4 (April 2018) . - pp 158 - 183[article]Space-time tree ensemble for action recognition and localization / Shugao Ma in International journal of computer vision, vol 126 n° 2-4 (April 2018)
[article]
Titre : Space-time tree ensemble for action recognition and localization Type de document : Article/Communication Auteurs : Shugao Ma, Auteur ; Jianming Zhang, Auteur ; Stan Sclaroff, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 314 - 332 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] arbre (mathématique)
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] reconnaissance de gestesRésumé : (Auteur) Human actions are, inherently, structured patterns of body movements. We explore ensembles of hierarchical spatio-temporal trees, discovered directly from training data, to model these structures for action recognition and spatial localization. Discovery of frequent and discriminative tree structures is challenging due to the exponential search space, particularly if one allows partial matching. We address this by first building a concise action word vocabulary via discriminative clustering of the hierarchical space-time segments, which is a two-level video representation that captures both static and non-static relevant space-time segments of the video. Using this vocabulary we then utilize tree mining with subsequent tree clustering and ranking to select a compact set of discriminative tree patterns. Our experiments show that these tree patterns, alone, or in combination with shorter patterns (action words and pairwise patterns) achieve promising performance on three challenging datasets: UCF Sports, HighFive and Hollywood3D. Moreover, we perform cross-dataset validation, using trees learned on HighFive to recognize the same actions in Hollywood3D, and using trees learned on UCF-Sports to recognize and localize the similar actions in JHMDB. The results demonstrate the potential for cross-dataset generalization of the trees our approach discovers. Numéro de notice : A2018-407 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11263-016-0980-8 Date de publication en ligne : 02/02/2017 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-016-0980-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90880
in International journal of computer vision > vol 126 n° 2-4 (April 2018) . - pp 314 - 332[article]Traitement d’image en Python avec RSGISLib / Anonyme in Géomatique expert, n° 121 (mars - avril 2018)
[article]
Titre : Traitement d’image en Python avec RSGISLib Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2018 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] bibliothèque logicielle
[Termes IGN] logiciel de traitement d'image
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] RSGISLibRésumé : (éditeur) Autrefois limités à quelques logiciels commerciaux excessivement onéreux (ENVI …), les outils de traitement d’image se sont progressivement « ouverts » grâce à l’initiative d’universitaires ou de grands groupes désireux de développer la pratique de la télédétection. Numéro de notice : A2018-262 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90319
in Géomatique expert > n° 121 (mars - avril 2018)[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P002038 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Video event recognition and anomaly detection by combining gaussian process and hierarchical dirichlet process models / Michael Ying Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 4 (April 2018)PermalinkDes exigences techniques de qualité pour l'exploitation des images / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2156 (mars 2018)PermalinkGenerative street addresses from satellite imagery / İlke Demir in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)PermalinkUnderstanding the temporal dimension of the red-edge spectral region for forest decline detection using high-resolution hyperspectral and Sentinel-2a imagery / Pablo J. Zarco-Tejada in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 137 (March 2018)PermalinkComparing the performance of flat and hierarchical Habitat/Land-Cover classification models in a NATURA 2000 site / Yoni Gavish in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 136 (February 2018)PermalinkImproving the upscaling of land cover maps by fusing uncertainty and spatial structure information / Peijun Sun in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 2 (February 2018)PermalinkLarge-scale remote sensing image retrieval by deep hashing neural networks / Yansheng Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)PermalinkAn (almost) automated process to track the Martians dunes : ac.GetPreciseShifts / Arthur Coqué (2018)PermalinkPermalinkBaseline and triangulation geometry in a standard plenoptic camera / Christopher Hahne in International journal of computer vision, vol 126 n° 1 (January 2018)Permalink