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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > reconnaissance de formes > reconnaissance d'objets
reconnaissance d'objets |
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Titre : Online appearance-based face and facial feature tracking Type de document : Article/Communication Auteurs : Fadi Dornaika , Auteur ; Franck Davoine, Auteur Editeur : New-York : IEEE Computer society Année de publication : 2004 Conférence : ICPR 2004, 17th IAPR International Conference on Pattern Recognition 23/08/2004 26/08/2004 Cambridge Royaume-Uni Proceedings IEEE Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] reconnaissance facialeRésumé : (auteur) We propose a simple framework that utilizes online appearance models for 3D face and facial feature tracking with a deformable model. Adapting the geometrical parameters for each frame adopts a steepest ascent method in the observation likelihood using a local exhaustive and directed search in the parameter space. The observation likelihood is based on the current appearance and the registered images. The developed framework is straightforward and has the following advantages. First, it does not require any a priori statistical facial texture. Second, it does not require any a priori transition model for the 3D motion. Video sequences featuring large head motions, large facial animations, and external illumination variations are successfully tracked, which demonstrate the efficiency of the developed framework. Numéro de notice : C2004-049 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICPR.2004.1334653 Date de publication en ligne : 20/09/2004 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICPR.2004.1334653 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103049 A cognitive pyramid for contextual classification of remote sensing images / E. Binaghi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 12 (December 2003)
[article]
Titre : A cognitive pyramid for contextual classification of remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : E. Binaghi, Auteur ; I. Gallo, Auteur ; M. Pepe, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 2906 - 2922 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification contextuelle
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] résolution multipleRésumé : (Auteur) Many cases of remote sensing classification present complicated patterns that cannot he identified on the basis of spectral data alone, but require contextual methods that base class discrimination on the spatial relationships between the individual pixel and local and global configurations of neighboring pixels. However, the use of contextual classification is still limited by critical issues, such as complexity and problem dependency. We propose here a contextual classification strategy for object recognition in remote sensing images in an attempt to solve recognition tasks operatively. The salient characteristics of the strategy are the definition of a multiresolution feature extraction procedure exploiting human perception and the use of soft neural classification based on the multilayer perceptron model. Three experiments were conducted to evaluate the performance of the methodology, one in an easily controlled domain using synthetic images, the other two in real domains involving builtup pattern recognition in panchromatic aerial photographs and high-resolution satellite images. Numéro de notice : A2003-385 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.815409 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.815409 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26465
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 12 (December 2003) . - pp 2906 - 2922[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Vision with non-traditional sensors, 26th workshop of the Austrian Association for Pattern Recognition (ÖAGM/AAPR), Graz, September 10 - 11, 2002 / Franz W. Leberl (2002)
Titre : Vision with non-traditional sensors, 26th workshop of the Austrian Association for Pattern Recognition (ÖAGM/AAPR), Graz, September 10 - 11, 2002 Type de document : Actes de congrès Auteurs : Franz W. Leberl, Éditeur scientifique ; Friedrich Fraundorfer, Éditeur scientifique Editeur : Vienne [Autriche] : Österreichische Computer Gesellschaft OCG = Austrian Computer Society Année de publication : 2002 Conférence : AAPR 2002, 26th Workshop of the Austrian Association for Pattern Recognition (ÖAGM/AAPR), Vision with non-traditional sensors 10/09/2002 11/09/2002 Graz Autriche Proceedings IEEE Importance : 348 p. Format : 15 x 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-85403-160-4 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] chambre CMOS
[Termes IGN] chambre panoramique
[Termes IGN] modèle logique de données
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] reconstruction 3DRésumé : (éditeur) The continuous evolution of new vision algorithms and the broad availability of high computational power leads to applications beyond traditional CCD-Imaging. Selected examples for these non-traditional sensors are: panoramic cameras, high resolution cameras, microscopes or CMOS-cameras.
The focus topic of the 26th Workshop of the OAGM is therefore new sensing technology and the discussion of vision algorithms especially designed for these sensors.Note de contenu : - Multiple View and Reconstruction
- Object Recognition
- Data Structures
- Robotics and Learning
- Tracking
- Image Processing and Texture AnalysisNuméro de notice : 19872 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86076 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19872-01 CG2002 Livre Centre de documentation Congrès Disponible A 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)
[article]
Titre : A robust texture analysis and classification approach for urban land-use and land-cover feature discrimination Type de document : Article/Communication Auteurs : S.W. Myint, Auteur Année de publication : 2001 Article en page(s) : pp 27 - 38 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] transformation en ondelettes
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (Auteur) Attempts to analyze urban features and to classify land use and land cover directly from high-resolution satellite data with traditional computer classification techniques have proven to be inefficient for two primary reasons. First, urban landscapes are composed of complex features. Second, traditional classifiers employ spectral information based on single pixel value and ignore a great amount of spatial information. Texture plays an important role in image segmentation and object recognition, as well as in interpretation of images in a variety of applications. This study analyzes urban texture features in multi-spectral image data. Recent developments in the very powerful mathematical theory of wavelet transforms have received overwhelming attention by image analysts. An evaluation of the ability of wavelet transform in urban feature extraction and classification was performed in this study, with six types of urban land cover features classified. The preliminary results of this research indicate that the accuracy of texture analysis in classifying urban features in fine resolution image data could be significantly improved with the use of wavelet transform approach. Numéro de notice : A2002-039 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106040108542212 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106040108542212 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21956
in Geocarto international > vol 16 n° 4 (December 2001 - February 2002) . - pp 27 - 38[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-01041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Reconnaissance d'objets par focalisation et détection de changement / Franck Jung (2001)
Titre : Reconnaissance d'objets par focalisation et détection de changement Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Franck Jung , Auteur ; A. Trouve, Directeur de thèse Editeur : Palaiseau : Ecole Polytechnique EP Année de publication : 2001 Importance : 289 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour le titre de docteur de l'école polytechnique, spécialité mathématiques appliquéesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] photographie panchromatique
[Termes IGN] primitive géométrique
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette étude aborde le problème de la reconnaissance d'objets en utilisant une approche hiérarchique. Dans une première partie, une application réelle sera étudiée ; cette application concerne le problème de la détection de changements. Le but de cette application est de détecter les changements d'une scène rurale à l'aide de couples d'images aériennes stéréoscopiques prises à plusieurs années d'intervalle. Le but final de cette application est la mise à jour de bases de données. Le processus mise en place fournit en sortie un ensemble de zones ayant une forte probabilité de comporter des changements. Chacune de ces zones sera soumise à un opérateur humain ; celui-ci aura le choix de valider le changement proposé et de l'intégrer dans la base de données ou de rejeter le changement. Afin de constituer une aide efficace pour l'opérateur, cet algorithme devra proposer un nombre restreint de zones afin de diminuer le coût en temps d'investigation qui aurait été nécessaire à l'opérateur afin d'examiner méticuleusement l'ensemble de la scène. Les changements étudiés dans ce document concernent la classe bâti. Afin d'isoler les nouveaux bâtiments, l'algorithme mis en place procédera en deux étapes. La première étape, appelée étape de focalisation devra éliminer une grande partie de la scène sans perdre de véritables changements. Cette étape est réalisée à l'aide d'une comparaison de Modèles Numérique d'Elévation (MNE) calculés aux deux dates. Les MNE représentent une information d'élévation pour la scène considérée. Le calcul de MNE est effectué par un algorithme de mise en correspondance stéréoscopique. Cette étape nous fournit des zones de focalisation pouvant être décrites par quatre images : une couple stéréoscopique à l'ancienne date et un couple stéréoscopique à la nouvelle date. La seconde étape consiste à décider si la zone de focalisation calculée contient un changement ou non. Cette décision est prise en classant chaque image dans la classe bâti ou non-bâti. Cette classification est réalisée à l'aide d'un vote d'un nombre important d'arbres de décision construits par apprentissage. Compte-tenu de la résolution relativement faible des images traitées (taille du pixel de 50 cm) et de leur fort bruit (photographies panchromatiques scannées). le processus de décision ne recherchera pas un modèle très détaillé de bâtiment avant de prendre la décision. Ainsi, chaque noeud d'un arbre de décision cherchera la présence d'un graphe de primitive (contours) ayant une probabilité plus élevée d'être présent au sein de la classe bâti qu'au sein de la classe non-bâti. La décision finale est prise en comparant les résultats de la classification aux deux dates.
Dans la seconde partie de cette étude, une approche plus formelle d'une méthode de reconnaissance hiérarchique sera étudiée. Le cadre théorique pose le problème de la construction d'un détecteur "optimal" lorsque l'on dispose d'un ensemble de tests statistiques possédant chacun une puissance et un coût. L'ensemble de ces tests constituent des partitions emboîtées de la classe d'objets étudiée. Il sera supposé, dans ce cadre, que chaque test possède un taux de sous-détection nul ou proche de 0. Ainsi, le détecteur global aura pour tâche de minimiser l'erreur de sur-détection. Une classe de détecteur atteignant l'erreur minimale de sur-détection en sera détaillée. La forme du détecteur minimisant le coût global au sein de cette classe sera explicitée. L'efficacité de cette approche a pu être illustrée sur des données de synthèse dans cette étude et a déjà été utilisée avec succès dans d'autres travaux sur des images réelles.Numéro de notice : 11662 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : mathématiques appliquées : Ecole polytechnique : 2001 nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45169 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 11662-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible 11662-02 THESE Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 11662-03 THESE Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Advances in Pattern Recognition, Joint IAPR International Workshops SSPR 2000 and SPR 2000, Alicante, Spain, August/September 2000 / Francesc J. Ferri (2000)PermalinkVision 3D non calibrée : contributions à la reconstruction projective et étude des mouvements critiques pour l'auto-calibrage / Peter Franz Sturm (1997)PermalinkAppariement d'images par invariants locaux de niveaux de gris : application à l'indexation d'une base d'objets / Cordelia Schmid (1996)PermalinkDigital photogrammetry / C. Greve (1996)PermalinkDétection et restitution automatique du réseau routier sur des images aériennes / Sylvain Airault in Traitement du signal, vol 12 n° 2 (1995/2)PermalinkKontextsensitive Bildinterpretation mit Markoff-Zufallsfeldern / M. Köster (1995)PermalinkPermalinkDétection et restitution automatiques du réseau routier sur des images aériennes / Sylvain Airault (1994)PermalinkModels and experiments for adaptive computer-assisted terrain generalization / Robert Weibel in Cartography and geographic information systems, vol 19 n° 3 (July 1992)PermalinkMessie, un système d'analyse de scène : application à l'imagerie aérienne / Philippe Garnesson (1991)Permalink