Descripteur
Termes IGN > sciences naturelles > physique > optique > optique physiologique
optique physiologiqueSynonyme(s)Optométrie |
Documents disponibles dans cette catégorie (272)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Developing reliably distinguishable color schemes for legends of natural resource taxonomy-based maps / Virgil Vlad in Cartography and Geographic Information Science, Vol 48 n° 5 (September 2021)
[article]
Titre : Developing reliably distinguishable color schemes for legends of natural resource taxonomy-based maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Virgil Vlad, Auteur ; Mihai Toti, Auteur ; Sorina Dumitru, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 393 - 416 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Rédaction cartographique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] colorimétrie
[Termes IGN] couleur (rédaction cartographique)
[Termes IGN] couleur primaire
[Termes IGN] lecture de carte
[Termes IGN] légende cartographique
[Termes IGN] palette de couleurs
[Termes IGN] ressources naturelles
[Termes IGN] Roumanie
[Termes IGN] taxinomie
[Termes IGN] visualisation cartographiqueRésumé : (auteur) The legends of natural resource taxonomy-based maps (e.g. soil, geological, geomorphological, vegetation, and land cover/land use) need many different distinguishable colors. The existing methods of color selection for map legends are based on the designer subjectivity, ensuring schemes having few colors. An analysis of the modeling and management of colors in digital applications has led to define an algorithm to calculate an objective colorimetric measure of color difference – “DE*ab” – based on the perceptually uniform color model CIELAB. The proposed method consists of a set of specific rules for developing hierarchically structured color schemes and a specific procedure for ensuring selection of a large number of reliably distinguishable colors, based on a color difference threshold. The accuracy of color reproduction in printing processes is also taken into account. The method has been applied to develop a standard of colors for soil maps. It contains 63 colors and has been used for developing a soil map having 41 standard colors. A user test of the method results proved that thresholds of 10 DE*ab units and 15 DE*ab units ensure obtaining acceptably distinguishable colors for displaying/printing maps by using high-quality, respectively, current devices. Three datasets that support the research are given. Numéro de notice : A2021-643 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2021.1942218 Date de publication en ligne : 23/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2021.1942218 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98340
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 48 n° 5 (September 2021) . - pp 393 - 416[article]A learning-based approach to automatically evaluate the quality of sequential color schemes for maps / Taisheng Chen in Cartography and Geographic Information Science, Vol 48 n° 5 (September 2021)
[article]
Titre : A learning-based approach to automatically evaluate the quality of sequential color schemes for maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Taisheng Chen, Auteur ; Menglin Chen, Auteur ; A - Xing Zhu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 377-392 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Rédaction cartographique
[Termes IGN] amélioration des couleurs
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] charte de couleurs
[Termes IGN] cohérence des couleurs
[Termes IGN] contraste de couleurs
[Termes IGN] couleur (rédaction cartographique)
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] palette de couleurs
[Termes IGN] saturation de la couleur
[Termes IGN] visualisation cartographiqueRésumé : (auteur) Color quality evaluation is key to judging map quality, which can improve data visualization and communication. However, most existing methods for evaluating map colors are tedious and subjective manual methods. In this paper, we study sequential color schemes, a widely used map color type and propose a learning-based approach for evaluating the color quality. The approach consists of two steps. First, we extract and characterize the cartographic factors for determining the quality of sequential color schemes, such as color order, color match, color harmony, color discrimination and color uniformity. Second, we present a model to predict the color quality based on AdaBoost, a type of ensemble learning algorithm with excellent classification performance and use these factors as input data. We conduct a case study based on 781 samples and train the AdaBoost-based model to predict the quality of sequential color schemes. To evaluate the model’s performance, we calculated the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC). The AUC values are 0.983 and 0.977 on the training data and testing data, respectively. These results indicate that the proposed approach can be used to automatically evaluate the quality of sequential color schemes for maps, which helps mapmakers select good colors. Numéro de notice : A2021-642 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2021.1936184 Date de publication en ligne : 29/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2021.1936184 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98335
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 48 n° 5 (September 2021) . - pp 377-392[article]Using geometric constraints to improve performance of image classifiers for automatic segmentation of traffic signs / Roholah Yazdan in Geomatica, vol 75 n° 1 (Mars 2021)
[article]
Titre : Using geometric constraints to improve performance of image classifiers for automatic segmentation of traffic signs Type de document : Article/Communication Auteurs : Roholah Yazdan, Auteur ; Masood Varshosaz, Auteur ; Saied Pirasteh, Auteur ; Fabio Remondino, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 28 - 50 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] contrainte géométrique
[Termes IGN] espace colorimétrique
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] signalisation routièreRésumé : (auteur) Automatic detection and recognition of traffic signs from images is an important topic in many applications. At first, we segmented the images using a classification algorithm to delineate the areas where the signs are more likely to be found. In this regard, shadows, objects having similar colours, and extreme illumination changes can significantly affect the segmentation results. We propose a new shape-based algorithm to improve the accuracy of the segmentation. The algorithm works by incorporating the sign geometry to filter out the wrong pixels from the classification results. We performed several tests to compare the performance of our algorithm against those obtained by popular techniques such as Support Vector Machine (SVM), K-Means, and K-Nearest Neighbours. In these tests, to overcome the unwanted illumination effects, the images are transformed into colour spaces Hue, Saturation, and Intensity, YUV, normalized red green blue, and Gaussian. Among the traditional techniques used in this study, the best results were obtained with SVM applied to the images transformed into the Gaussian colour space. The comparison results also suggested that by adding the geometric constraints proposed in this study, the quality of sign image segmentation is improved by 10%–25%. We also comparted the SVM classifier enhanced by incorporating the geometry of signs with a U-Shaped deep learning algorithm. Results suggested the performance of both techniques is very close. Perhaps the deep learning results could be improved if a more comprehensive data set is provided. Numéro de notice : A2021-608 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1139/geomat-2020-0010 En ligne : https://doi.org/10.1139/geomat-2020-0010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98322
in Geomatica > vol 75 n° 1 (Mars 2021) . - pp 28 - 50[article]Emotional habitat: mapping the global geographic distribution of human emotion with physical environmental factors using a species distribution model / Yizhuo Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 2 (February 2021)
[article]
Titre : Emotional habitat: mapping the global geographic distribution of human emotion with physical environmental factors using a species distribution model Type de document : Article/Communication Auteurs : Yizhuo Li, Auteur ; Teng Fei, Auteur ; Yingjing Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 227 - 249 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] détection de visage
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] données environnementales
[Termes IGN] émotion
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] psychologie
[Termes IGN] reconnaissance faciale
[Termes IGN] sciences humaines
[Termes IGN] visionRésumé : (auteur) Human emotion is an intrinsic psychological state that is influenced by human thoughts and behaviours. Human emotion distribution has been regarded as an important part of emotional geography research. However, it is difficult to form a global scaled map reflecting human emotions at the same sampling density because various emotional sampling data are usually positive occurrences without absence data. In this study, a methodological framework for mapping the global geographic distribution of human emotion is proposed and applied, combining a species distribution model with physical environment factors. State-of-the-art affective computing technology is used to extract human emotions from facial expressions in Flickr photos. Various human emotions are considered as different species to form their ‘habitats’ and predict the suitability, termed as ‘Emotional Habitat’. To our knowledge, this framework is the first method to predict emotional distribution from an ecological perspective. Different geographic distributions of seven dimensional emotions are explored and depicted, and emotional diversity and abnormality are detected at the global scale. These results confirm the effectiveness of our framework and offer new insights to understand the relationship between human emotions and the physical environment. Moreover, our method facilitates further rigorous exploration in emotional geography and enriches its content. Numéro de notice : A2021-037 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1755040 Date de publication en ligne : 24/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1755040 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96746
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 2 (February 2021) . - pp 227 - 249[article]Apport de la photogrammétrie dans la documentation et le suivi d’une tranchée archéologique / Iris Lucas (2021)
Titre : Apport de la photogrammétrie dans la documentation et le suivi d’une tranchée archéologique Type de document : Mémoire Auteurs : Iris Lucas, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 41 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Blender
[Termes IGN] colorimétrie
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] fouille archéologique
[Termes IGN] Malte
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] patrimoine archéologique
[Termes IGN] site archéologique
[Termes IGN] traitement de données
[Termes IGN] Triangulated Irregular NetworkIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’archéologie et la géomatique sont ce qu’on peut appeler des sciences connexes. L’archéologue utilise de l’information géographique, notamment dans la documentation d’un chantier. La photogrammétrie représente un outil précieux, car elle permet de garder une trace précise de ce qui a existé et qui n’est plus. Durant ce stage à l’université de Malte, j’ai cherché à apporter de nouvelles solutions afin d’améliorer les méthodes de documentation en archéologie. Ce rapport traite de l’usage de la photogrammétrie et de l’imagerie pour aider à la documentation d’un site archéologique et notamment au suivi d’une tranchée archéologique. Il abordera spécifiquement des questions de volumétrie et colorimétrie. Note de contenu :
Introduction
1. Problème et organisation
1.1 Enjeu et objectif
1.2 Gestion de projet
1.3 Etat de l’art sur les méthodes de documentation
2. Solutions techniques élaborées
2.1 Volumétrie
2.2 Colorimétrie
2.3 Géoréférencement
3. Réalisations
3.1 Présentation des sites
3.2 Acquisitions
3.3 Résultats
ConclusionNuméro de notice : 26617 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Université de Malte Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98559 Documents numériques
peut être téléchargé
Apport de la photogrammétrie dans la documentation et le suivi... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Deep convolutional neural networks for scene understanding and motion planning for self-driving vehicles / Abdelhak Loukkal (2021)PermalinkPermalinkMéthodes de partage d'informations visuelles et inertielles pour la localisation et la cartographie simultanées décentralisées multi-robots / Rodolphe Dubois (2021)PermalinkPermalinkVisual exploration of historical image collections: An interactive approach through space and time / Evelyn Paiz-Reyes (2021)Permalink3D hand mesh reconstruction from a monocular RGB image / Hao Peng in The Visual Computer, vol 36 n° 10 - 12 (October 2020)PermalinkComparing the roles of landmark visual salience and semantic salience in visual guidance during indoor wayfinding / Weihua Dong in Cartography and Geographic Information Science, vol 47 n° 3 (May 2020)PermalinkRefractive two-view reconstruction for underwater 3D vision / François Chadebecq in International journal of computer vision, vol 128 n° 5 (May 2020)PermalinkMultichannel Pulse-Coupled Neural Network-Based Hyperspectral Image Visualization / Puhong Duan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 4 (April 2020)PermalinkAutocovariance-based perceptual textural features corresponding to human visual perception / N. Abbadeni (2020)Permalink