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Spatially sensitive statistical shape analysis for pedestrian recognition from LIDAR data / Michalis A. Savelonas in Computer Vision and image understanding, vol 171 (June 2018)  

Public [article]  inComputer Vision and image understanding > vol 171 (June 2018) . - pp 1 - 9 Titre : Spatially sensitive statistical shape analysis for pedestrian recognition from LIDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Michalis A. Savelonas, Auteur ; Ioannis Pratikakis, Auteur ; Theoharis Theoharis, Auteur ; Georgios Thanellas, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1 - 9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité [Termes descripteurs IGN] analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] classification barycentrique [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] codage [Termes descripteurs IGN] détection de piéton [Termes descripteurs IGN] discrétisation spatiale [Termes descripteurs IGN] distribution de Fisher [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] échantillonnage de données [Termes descripteurs IGN] image à basse résolution [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes Résumé : (auteur) Range-based pedestrian recognition is instrumental towards the development of autonomous driving and driving assistance systems. This work introduces encoding methods for pedestrian recognition, based on statistical shape analysis of 3D LIDAR data. The proposed approach has two variants, based on the encoding of local shape descriptors either in a spatially agnostic or spatially sensitive fashion. The latter method derives more detailed cues, by enriching the ‘gross’ information reflected by overall statistics of local shape descriptors, with ‘fine-grained’ information reflected by statistics associated with spatial clusters. Experiments on artificial LIDAR datasets, which include challenging samples, as well as on a large scale dataset of real LIDAR data, lead to the conclusion that both variants of the proposed approach (i) obtain high recognition accuracy, (ii) are robust against low-resolution sampling, (iii) are robust against increasing distance, and (iv) are robust against non-standard shapes and poses. On the other hand, the spatially-sensitive variant is more robust against partial occlusion and bad clustering. Numéro de notice : A2018-586 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.cviu.2018.06.001 date de publication en ligne : 15/06/2018 En ligne : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077314218300766 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92439 [article]

Investigation of automatic feature weighting methods (Fisher, Chi-square and Relief-F) for landslide susceptibility mapping / Emrehan Kutlug Sahin in Geocarto international, vol 32 n° 9 (September 2017)  

Public [article]  inGeocarto international > vol 32 n° 9 (September 2017) . - pp 956 - 977 Titre : Investigation of automatic feature weighting methods (Fisher, Chi-square and Relief-F) for landslide susceptibility mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Emrehan Kutlug Sahin, Auteur ; Cengizhan Ipbuker, Auteur ; Taskin Kavzoglu, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 956 - 977 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] cartographie des risques [Termes descripteurs IGN] distribution de Fisher [Termes descripteurs IGN] effondrement de terrain [Termes descripteurs IGN] khi carré [Termes descripteurs IGN] pondération [Termes descripteurs IGN] processus d'analyse hiérarchisée [Termes descripteurs IGN] risque naturel [Termes descripteurs IGN] surveillance géologique [Termes descripteurs IGN] test de performance [Termes descripteurs IGN] vulnérabilité Résumé : (Auteur) In landslide susceptibility mapping, factor weights have been usually determined by expert judgements. A novel methodology for weighting landslide causative factors by integrating statistical feature weighting algorithms was proposed. The primary focus of this study is to investigate the effectiveness of automatic feature weighting algorithms, namely Fisher, Chi-square and Relief-F algorithms. Analytic hierarchy process (AHP) method was used as a benchmark method to compare the performances of the weighting algorithms. All weighted factors were tested using factor-weighted overlay method, and quality of these maps was assessed using overall accuracy, area under the ROC curve (AUC) and success rate curve. In addition, Wilcoxon’s signed-rank test was applied to evaluate statistical differences between both estimated overall accuracies and AUCs, respectively. Results showed that the weights determined by feature weighting methods outperformed the conventional AHP method by about 6% and this level of differences was found to be statistically significant. Numéro de notice : A2017-458 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2016.1170892 date de publication en ligne : 11/04/2016 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2016.1170892 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86383 [article]

A cost-effective semisupervised classifier approach with kernels / M. Murat Dundar in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 42 n° 1 (January 2004)

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 42 n° 1 (January 2004) . - pp 264 - 270 Titre : A cost-effective semisupervised classifier approach with kernels Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Murat Dundar, Auteur ; D.L. Landgrebe, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 264 - 270 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] classificateur [Termes descripteurs IGN] classification semi-dirigée [Termes descripteurs IGN] distribution de Fisher [Termes descripteurs IGN] échantillon [Termes descripteurs IGN] itération [Termes descripteurs IGN] méthode fondée sur le noyau Résumé : (Auteur) In this paper, we propose a cost-effective iterative semisupervised classifier based on a kernel concept. The proposed technique incorporates unlabeled data into the design of a binary classifier by introducing and optimizing a cost function in a feature space that maximizes the Rayleigh coefficient while minimizing the total cost associated with misclassified labeled samples. The cost assigned to misclassified labeled samples accounts for the number of misclassified labeled samples as well as the amount by which they are on the wrong side of the boundary, and this counterbalances any potential adverse effect of unlabeled data on the classifier performance. Several experiments performed with remotely sensed data demonstrate that using the proposed semisupervised classifier shows considerable improvements over the supervised-only counterpart. Numéro de notice : A2004-046 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26574 [article]

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Theory of errors and generalized matrix inverses / A. Bjerhammar (1973)

Public Titre : Theory of errors and generalized matrix inverses Type de document : Monographie Auteurs : A. Bjerhammar, Auteur Editeur : Amsterdam [Pays Bas] : Elsevier Année de publication : 1973 Importance : 420 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-444-40981-2 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Algèbre [Termes descripteurs IGN] analyse de variance [Termes descripteurs IGN] calcul matriciel [Termes descripteurs IGN] compensation par moindres carrés [Termes descripteurs IGN] corrélation [Termes descripteurs IGN] covariance [Termes descripteurs IGN] distribution de Fisher [Termes descripteurs IGN] distribution de Student [Termes descripteurs IGN] distribution, loi de [Termes descripteurs IGN] échantillon [Termes descripteurs IGN] équation de Gauss [Termes descripteurs IGN] erreur [Termes descripteurs IGN] estimateur [Termes descripteurs IGN] estimation statistique [Termes descripteurs IGN] factorisation de Cholesky [Termes descripteurs IGN] filtre de Kalman [Termes descripteurs IGN] filtre de Wiener [Termes descripteurs IGN] inverse généralisé [Termes descripteurs IGN] matrice [Termes descripteurs IGN] matrice inversible [Termes descripteurs IGN] modèle stochastique [Termes descripteurs IGN] théorie des erreurs [Termes descripteurs IGN] variable [Termes descripteurs IGN] variance Numéro de notice : 48762 Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=58884

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