Reconnaissance Dobjets Tridimensionnels En Perception Monoculaire Et Multisensorielle

Author : PASCAL.. VASSEUR
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 180 pages
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Download or read book ETUDE ET CONCEPTION D'UN SYSTEME DE RECONNAISSANCE D'OBJETS POLYEDRIQUES PAR VISION MONOCULAIRE PASSIVE written by PASCAL.. VASSEUR and published by . This book was released on 1998 with total page 180 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES TRAVAUX PRESENTES DANS CE MEMOIRE S'INSCRIVENT DANS LE CADRE GENERAL DE LA RECONNAISSANCE D'OBJETS TRIDIMENSIONNELS. ILS ONT CONSISTE A DEVELOPPER UN SYSTEME DE VISION PERMETTANT D'ANALYSER UNE SCENE ET D'IDENTIFIER UN ENSEMBLE D'OBJETS CONNUS. CE SYSTEME EST BASE SUR L'UTILISATION D'UNE CAMERA MONOCULAIRE DELIVRANT DES IMAGES SUR 256 NIVEAUX DE GRIS. AUCUNE INFORMATION A PRIORI SUR L'ENVIRONNEMENT DU ROBOT N'EST DISPONIBLE POUR L'INTERPRETATION. LA FINALITE DE CE SYSTEME EST DE DONNER LA LISTE DES OBJETS RECONNUS DANS LA SCENE AINSI QUE LEUR POSE POUR DES APPLICATIONS POSTERIEURES. NOUS NOUS SOMMES ATTACHES AU SCHEMA TRADITIONNEL DE LA RECONNAISSANCE D'OBJETS EN VISION, COMPOSE DE TROIS GRANDES PARTIES RESPECTIVEMENT DESIGNEES DE BAS, MOYEN ET HAUT NIVEAU. NOUS AVONS PORTE NOTRE CHOIX DE PRIMITIVES SUR LES SEGMENTS ET APPLIQUONS UN ALGORITHME BASE SUR L'ORIENTATION DU GRADIENT. AFIN DE CORRIGER LES DEFAUTS INHERENTS AUX METHODES DE SEGMENTATION, UN ALGORITHME DE FUSION DES SEGMENTS BASE SUR DES CRITERES LIES A L'ORGANISATION PERCEPTIVE ET SUR L'UTILISATION DE LA THEORIE DE DEMPSTER-SHAFER A ETE DEVELOPPE. CETTE METHODE PERMET SANS AUCUN PARAMETRAGE MANUEL DE RECONSTRUIRE LES SEGMENTS MORCELES MAIS EGALEMENT DE CORRIGER LES PETITES OCCLUSIONS. DANS LA MEME OPTIQUE DE REDUCTION DE COMPLEXITE, UN ALGORITHME DE REGROUPEMENT PERCEPTIF DESTINE A DETECTER LES OBJETS PRESENTS DANS LA SCENE A EGALEMENT ETE ELABORE. CET ALGORITHME PROPOSE UNE UTILISATION DE REGLES ISSUES DE LA THEORIE GESTALTISTE APPLIQUEE PAR LA METHODE DE DEMPSTER-SHAFER. POUR LES OPERATIONS DE FUSION ET DE REGROUPEMENT, LES METHODES PROPOSEES SE SONT AVEREES PARTICULIEREMENT INTERESSANTES. EN EFFET, NOUS OBTENONS DES RESULTATS PRECIS DANS LA DETECTION DES OBJETS, MAIS, DE PLUS, AUCUN PARAMETRAGE N'EST NECESSAIRE. APRES LA DETECTION, LES DERNIERES ETAPES A FRANCHIR DANS LE PROCESSUS DE RECONNAISSANCE CONCERNENT L'INDEXATION ET LA MISE EN CORRESPONDANCE. L'INDEXATION PERMET, EN PEU DE TEMPS, DE FILTRER LES MODELES POUVANT ETRE MIS EN CORRESPONDANCE AVEC LES GROUPES DE PRIMITIVES FORMES. POUR SA REALISATION, NOUS NOUS SOMMES APPUYES SUR LES QUASI-INVARIANTS GEOMETRIQUES ASSOCIES A UN ALGORITHME DE COALESCENCE FOURNISSANT DES RESULTATS DIRECTEMENT UTILISABLES LORS DE LA MISE EN CORRESPONDANCE. EN EFFET, LE CALCUL DES QUASI-INVARIANTS PERMET DE REGROUPER LES COUPLES DE SEGMENTS AYANT UNE EXTREMITE COMMUNE, CE QUI ACCELERE LE PROCESSUS D'ALIGNEMENT EN PHASE DE MISE EN CORRESPONDANCE. FINALEMENT, NOUS PROPOSONS D'EVALUER LES PERFORMANCES DU SYSTEME, ET, NOUS PRESENTONS DE NOMBREUX RESULTATS EXPERIMENTAUX ISSUES DE SCENES REELLES.