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Termes IGN > informatique > génie logiciel > programmation informatique
programmation informatiqueSynonyme(s)développement informatique |
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Mise en place d’un processus de dessin automatisé de plans d’intérieurs à partir de nuages de points acquis par LIDAR / Léa Talec (2017)
Titre : Mise en place d’un processus de dessin automatisé de plans d’intérieurs à partir de nuages de points acquis par LIDAR Type de document : Mémoire Auteurs : Léa Talec, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2017 Importance : 68 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplôme d'Ingénieur CNAM, Spécialité Géomètre TopographeLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] Autocad Map
[Termes IGN] carte d'intérieur
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] seuillage de points
[Termes IGN] transformation de HoughRésumé : (auteur) Afin de pouvoir utiliser les nuages de points, obtenus par scanner dans le but de créer de plans d’intérieur, de manière plus efficace, un programme sous Python a été développé. Il permet de détecter la structure sur une coupe du nuage. Les plans fournis au client, en cas de bâtiments récents, comporte le plus souvent des contraintes sur la structure tels que la perpendicularité, le parallélisme ou l’alignement de différents murs, ce pourquoi ces contraintes ont été intégrées dans le programme pour obtenir un meilleur rendu. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Développement d'une solution d'automatisation
3- Resultats
ConclusionNuméro de notice : 24614 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : GEOMAT (Fougères) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92181 Documents numériques
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Mise en place d’un processus ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Retina-inspired image and video coding Titre original : Compression d'images et de vidéos inspirée du fonctionnement de la rétine Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Effrosyni Doutsi, Auteur ; Lionel Fillatre, Directeur de thèse ; Marc Antonini, Directeur de thèse Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2017 Importance : 183 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
PhD Thesis, a dissertation submitted in partial satisfaction of the requirements for the degree of Doctor of Science Specialized in Signal and Image Processing, Université Côte d'AzurLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme de filtrage
[Termes IGN] codage
[Termes IGN] compression d'image
[Termes IGN] entropie de Shannon
[Termes IGN] filtre numérique
[Termes IGN] format JPEG
[Termes IGN] format JPEG2000
[Termes IGN] optique
[Termes IGN] support optique
[Termes IGN] visionIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette thèse vise à proposer une nouvelle architecture de codage vidéo qui s’inspire du système visuel et de la rétine. La rétine peut être considérée comme une machine intelligente qui traite le stimulus visuel de façon très efficace. De ce fait, elle représente donc un bon candidat pour développer de nouveaux systèmes de traitement d’image. Il y a plusieurs raisons pour cela, tout d’abord parce qu’elle consomme peu d’énergie, elle traite également des entrées haute résolution et sa façon de transformer et d’encoder de manière dynamique le stimulus visuel dépasse les normes actuelles. Nous avons été motivés pour étudier et proposer un codec vidéo inspiré de la rétine. L’algorithme proposé a été appliqué à un flux vidéo d’une manière très simple, suivant le principe des standards de codage MJPEG ou MJPEG2000. Cette approche permet au lecteur d’étudier et d’explorer tous les avantages du traitement dynamique de la rétine en termes de compression et de traitement d’image. La performance actuelle du codec que nous avons développé est très prometteuse. Les résultats montrent des performances supérieures à MJPEG pour des débits inférieurs à 100 kbps et MPEG-2 pour des débits supérieurs à 70 kpbs. De plus, à faibles débits le codec proposé décrit mieux le contenu de la scène d’entrée. De nombreuses perspectives sont proposées afin d’améliorer ce codec inspiré de la rétine qui semblent conduire à un nouveau paradigme de compression vidéo. Nous espérons que ce manuscrit sera un outil utile pour tous les chercheurs qui voudraient, au delà de l'étude de la capacité perceptive du système visuel, comprendre comment la structure et les fonctions de cette machine efficace peuvent en pratique améliorer les algorithmes de codage. Note de contenu : Introduction
1 - State of the art
2 - Dynamic filtering
3 - Dynamic quantization
4 - Applications
ConclusionNuméro de notice : 21577 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : PhD Thesis : Signal and Image Processing : Côte d'Azur : 2017 Organisme de stage : I3S Laboratory nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017AZUR4011 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90580 Sparsity, redundancy and robustness in artificial neural networks for learning and memory / Philippe Tigréat (2017)
Titre : Sparsity, redundancy and robustness in artificial neural networks for learning and memory Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Philippe Tigréat, Auteur ; Claude Berrou, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2017 Autre Editeur : Université Bretagne Loire Importance : 150 P. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse IMT Atlantique sous le sceau de l’Université Bretagne Loire pour obtenir le grade de Docteur, Signal, Image, VisionLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage (cognition)
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] codage
[Termes IGN] cognition
[Termes IGN] mémoire
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] stockage de donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The objective of research in Artificial Intelligence (AI) is to reproduce human cognitive abilities by means of modern computers. The results of the last few years seem to announce a technological revolution that could profoundly change society. We focus our interest on two fundamental cognitive aspects, learning and memory. Associative memories offer the possibility to store information elements and to retrieve them using a sub-part of their content, thus mimicking human memory. Deep Learning allows to transition from an analog perception of the outside world to a sparse and more compact representation.In Chapter 2, we present a neural associative memory model inspired by Willshaw networks, with constrained connectivity. This brings an performance improvement in message retrieval and a more efficient storage of information.In Chapter 3, a convolutional architecture was applied on a task of reading partially displayed words under similar conditions as in a former psychology study on human subjects. This experiment put inevidence the similarities in behavior of the network with the human subjects regarding various properties of the display of words.Chapter 4 introduces a new method for representing categories usingneuron assemblies in deep networks. For problems with a large number of classes, this allows to reduce significantly the dimensions of a network.Chapter 5 describes a method for interfacing deep unsupervised networks with clique-based associative memories. Note de contenu : 1- Introduction
2- Sparse Neural Associative Memories
3- Robustness of Deep Neural Networks to Erasures in a Reading Task
4- Assembly Output Codes for Learning Neural Networks
5- Combination of Unsupervised Learning and Associative Memory
6- Conclusion and OpeningsNuméro de notice : 25836 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image, Vision : Mines-Télécom Atlantique : 2017 Organisme de stage : Laboratoire Labsticc nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01812053 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95178 Discriminative-dictionary-learning-based multilevel point-cluster features for ALS point-cloud classification / Zhenxin Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
[article]
Titre : Discriminative-dictionary-learning-based multilevel point-cluster features for ALS point-cloud classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhenxin Zhang, Auteur ; Liqiang Zhang, Auteur ; Xiaohua Tong, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 7309 - 7322 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] codage
[Termes IGN] extraction de points
[Termes IGN] problème de Dirichlet
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Efficient presentation and recognition of on-ground objects from airborne laser scanning (ALS) point clouds are a challenging task. In this paper, we propose an approach that combines a discriminative-dictionary-learning-based sparse coding and latent Dirichlet allocation (LDA) to generate multilevel point-cluster features for ALS point-cloud classification. Our method takes advantage of the labels of training data and each dictionary item to enforce discriminability in sparse coding during the dictionary learning process and more accurately further represent point-cluster features. The multipath AdaBoost classifiers with the hierarchical point-cluster features are trained, and we apply them to the classification of unknown points by the heritance of the recognition results under different paths. Experiments are performed on different ALS point clouds; the experimental results have shown that the extracted point-cluster features combined with the multipath classifiers can significantly enhance the classification accuracy, and they have demonstrated the superior performance of our method over other techniques in point-cloud classification. Numéro de notice : A2016-931 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2599163 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2599163 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83345
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 12 (December 2016) . - pp 7309 - 7322[article]Etalab booste la géo / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 180 (octobre 2016)
[article]
Titre : Etalab booste la géo Type de document : Article/Communication Auteurs : Françoise de Blomac, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 16 - 17 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] INSPIRE
[Termes IGN] interface de programmation
[Termes IGN] urbanismeRésumé : (auteur) Au moment de lancer la version 2 de la passerelle INSPIRE, Jérôme Desboeufs, son initiateur, revient sur les évolutions en matières d'information géographique à Etalab, le laboratoire de l’État en matière d'open data au cœur de la direction ministérielle du numérique. Numéro de notice : A2016-720 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82222
in DécryptaGéo le mag > n° 180 (octobre 2016) . - pp 16 - 17[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 286-2016-081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible SPAWNN: A toolkit for SPatial Analysis With Self-Organizing Neural Networks / Julian Hagenauer in Transactions in GIS, vol 20 n° 5 (October 2016)PermalinkSparse output coding for scalable visual recognition / Bin Zhao in International journal of computer vision, vol 119 n° 1 (August 2016)PermalinkA bootstrap test for constant coefficients in geographically weighted regression models / Chang-Lin Mei in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)PermalinkA web-based 3D visualisation and assessment system for urban precinct scenario modelling / Roman Trubka in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 117 (July 2016)PermalinkiTowns, framework web pour la donnée géographique 3D / Vincent Picavet in XYZ, n° 147 (juin - août 2016)PermalinkA multilevel point-cluster-based discriminative feature for ALS point cloud classification / Zhenxin Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 6 (June 2016)PermalinkToward a generalizable image representation for large-scale change detection : application to generic damage analysis / Lionel Gueguen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 6 (June 2016)PermalinkService-oriented model-encapsulation strategy for sharing and integrating heterogeneous geo-analysis models in an open web environment / Songshan Yue in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 114 (April 2016)PermalinkCohérence logique dans les systèmes OLAP spatiaux : un état de l’art / Sandro Bimonte in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 1 (janvier - mars 2016)PermalinkFeature-driven generalization of isobaths on nautical charts: A multi-agent system approach / Eric Guilbert in Transactions in GIS, vol 20 n° 1 (February 2016)Permalink