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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > reconnaissance de formes
reconnaissance de formesSynonyme(s)reconnaissance des formes |
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Pattern recognition and information processing, PRIP'03, seventh international conference, May 21 - 23, 2003, Minsk, Belarus, Volume 1. Proceedings / Victor Krasnoproshin (2003)Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19913-01A CG2003 Livre Centre de documentation Congrès Disponible Le boosting : une méthode de classification non paramétrique / Michel Arnaud in Revue internationale de géomatique, vol 12 n° 4 (décembre 2002 – février 2003)
[article]
Titre : Le boosting : une méthode de classification non paramétrique Type de document : Article/Communication Auteurs : Michel Arnaud, Auteur ; Jean-Stéphane Bailly, Auteur ; G. Bourgeon, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 399 - 420 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] classificateur non paramétrique
[Termes IGN] gestion des connaissances (organisation)
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] réseau neuronal artificielRésumé : (Auteur) Le boosting est une méthode de classification qui permet d'affecter un objet dans une classe définie a priori en fonction des valeurs prises par plusieurs variables. De caractère très général, cette méthode est susceptible d'être utilisée dans de nombreux domaines d'application (économie, agronomie, sociologie, géographie, pédologie, épidémiologie, télédétection ... ) et notamment dans ceux qui ont pour cadre l'espace géographique. Très puissante, cette méthode arrive à discriminer des groupes là où d'autres méthodes, comme les méthodes linéaires, échouent. En contrepartie, elle demande une grande prudence et l'examen attentif de certains critères comme l'évolution du poids des observations. Enfin, elle est très facile à intégrer dans les systèmes d'information géographiques. Numéro de notice : A2002-335 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.12.399-420 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.12.399-420 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22246
in Revue internationale de géomatique > vol 12 n° 4 (décembre 2002 – février 2003) . - pp 399 - 420[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-02041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 047-02042 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A framework for automatic recognition of spatial features from mobile mapping imagery / Z. Tu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 68 n° 3 (March 2002)
[article]
Titre : A framework for automatic recognition of spatial features from mobile mapping imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Z. Tu, Auteur ; R. Li, Auteur Année de publication : 2002 Article en page(s) : pp 267 - 276 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] axiome de Bayes
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] objet géographique 3D
[Termes IGN] point de fuite
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] reconnaissance automatique
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] système de numérisation mobileRésumé : (Auteur) Mobile mapping is a new technology for capturing georeferenced data. It is, however, still not practical to extract spatial and attribute information of objects such as infrastructure elements fully automatically. In this article, a new framework for 3D object recognition by hypothesis-and-test techniques is proposed and developed. An example of traffic-light recognition from mobile mapping images is given in detail. The hypothesis is generated according to the viewpoint dependent theory. We formulate the hypothesis test problem based on Bayesion inference and, in particular, the MAP (Maximize A Posteriori Probability). This approach functions in two major steps: (1) generation of hot-spot maps by vanishing point detection and template matching, and (2) estimation of the parameters of 3D objects (traffic lights) by Markov Chain Monte Carlo (MCMC). The developed hot-spot map generation method is, in general, faster than general color image segmentation algorithms. For example, it can handle the recognition problem with a color image of 720 by 400 pixels within a couple of minutes rather than tens of minutes to even hours when using the segmentation algorithms. The parameter estimation method uses mcmc to simulate an ergodic stochastic process so that a robust and global optimal solution can be found. The approach shows great potential for automatic object recognition in image sequences acquired by mobile mapping systems. Numéro de notice : A2002-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans En ligne : https://www.asprs.org/wp-content/uploads/pers/2002journal/march/2002_mar_267-276 [...] Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21947
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 68 n° 3 (March 2002) . - pp 267 - 276[article]Analyse et segmentation de séquences d'images en vue d'une reconnaissance de formes efficace / Santiago Venegas Martinez (2002)
Titre : Analyse et segmentation de séquences d'images en vue d'une reconnaissance de formes efficace Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Santiago Venegas Martinez, Auteur ; Georges Stamon, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université de Paris 5 René Descartes Année de publication : 2002 Importance : 175 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat en Sciences de la Vie et de la Matière, Université de Paris 5 René DescartesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme de décalage moyen
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] image vidéo
[Termes IGN] modèle de déformation des images
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] séquence d'imagesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette thèse traite des problèmes de segmentation spatio-temporelle en images dynamiques. L'objet de cette recherche se situe dans la présentation d'une méthode qui simplifie le calcul de la fonction distance dans la théorie des ensembles de niveau. On propose un processus itératif en deux étapes : une diffusion isotrope suivie d'un opérateur discriminant avec un seuil variant spatialement en fonction de l'image à segmenter. Le principe général est d'assimiler la segmentation à la recherche d'une région par l'évolution d'une courbe. Note de contenu : Introduction
1- Le contexte dans le suivi d'objets mobiles
2- Les méthodes d'analyse de séquences d'images
3- La segmentation par un front de propagation
4- Les champs de déplacement
5- Le système de segmentation proposé
6- Discussion sur les résultats obtenus et conclusionNuméro de notice : 21631 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de la Vie et de la Matière : Paris 5 : 2002 nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90771 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21631-01 THESE Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt
contenu dans Advances in Spatial Data Handling : 10th International Symposium on Spatial Data Handling / Dianne Richardson (2002)
Titre : Detecting building alignments for generalisation purposes Type de document : Article/Communication Auteurs : Sidonie Christophe , Auteur ; Anne Ruas , Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2002 Conférence : SDH 2002, 10th international symposium on Spatial Data Handling 09/07/2002 12/07/2002 Ottawa Canada Proceedings Springer Importance : pp 419 - 432 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] alignement
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] Lamps2
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) Generalisation is well recognised as a complex process that should trigger specific algorithms, on different types of objects in some logical or appropriate order. To guide the process (where and how to generalise) one solution is to distinguish characterisation from the generalisation process. Characterisation aims at finding and describing relevant 'working areas' that can be a part of an object or a set of objects. As a result, the choice of an appropriate algorithm(s) becomes easier and can be constrained by the detected properties of this new entity. This paper presents a method to both detect and characterise building alignments in an effort to improve the use of generalisation algorithms namely typification and displacement. The first step consists of the identification of building alignments from straight-line templates. The second step characterises these alignments to retain only those that are perceptually regular. The characterisation is based on an analysis of the spatial location of buildings as well as on the properties of the buildings that belong to the alignment in question. To evaluate the regularity of the distribution, estimators are proposed for each property. At the end a global quality estimator of the perceptual alignment- based on the aggregation of the estimators - is proposed. This global estimator is used to retain the best building alignments that will then be carefully generalised. The results presented have been implemented in the Lamps2 GIS software. Numéro de notice : C2002-005 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-642-56094-1_31 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-642-56094-1_31 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64963 Extraction de structures 3D par interférométrie haute-résolution RAMSES / Olivier Poirel in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 166 (Janvier 2002)PermalinkPermalinkProceedings of the 2nd pattern recognition for remote sensing Workshop, PRRS 2002 / Maria Petrou (2002)PermalinkReconstruction automatique des bâtiments en modèles polyédriques 3-D à partir de données cadastrales vectorisées 2D et d'un couple d'images aériennes à haute résolution / Hassan Jibrini (2002)PermalinkVision with non-traditional sensors, 26th workshop of the Austrian Association for Pattern Recognition (ÖAGM/AAPR), Graz, September 10 - 11, 2002 / Franz W. Leberl (2002)PermalinkA robust texture analysis and classification approach for urban land-use and land-cover feature discrimination / S.W. Myint in Geocarto international, vol 16 n° 4 (December 2001 - February 2002)PermalinkReconnaissance de patterns par réseaux de neurones / M.K. Allouche in Revue internationale de géomatique, vol 11 n° 2 (juin - aout 2001)PermalinkIntroduction au traitement d'images / G. Burel (2001)PermalinkORASIS 2001, Congrès francophone de vision par ordinateur, Cahors, 5 - 8 juin 2001 / Institut de recherche en informatique de Toulouse (2001)PermalinkReconnaissance d'objets par focalisation et détection de changement / Franck Jung (2001)Permalink