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Mise en oeuvre de stratégies prédictives sur les vues à acquérir pour la classification multi-vue d'objets immergés à partir d'images SAS

Résumé : La classification d'objets immergés a bénéficié ces dernières années du développement de systèmes sonar d'imagerie haute résolution. Malgré cela, la classification d'un objet immergé à partir d'un seul point de vue, i.e. une seule image sonar, souffre toujours d'ambiguïtés. Pour corriger ce problème, le recours à la classification sur plusieurs vues est une voie possible. Généralement, l'angle de revisite pour l'obtention de la nouvelle vue est fixé à l'avance par défaut. Ici, nous proposons une stratégie originale, basée sur la connaissance a priori de l'évolution des paramètres discriminants en fonction de l'orientation de l'objet. Le but est alors d'avoir une prédiction sur l'angle de revisite pour la (les) vue(s) supplémentaires à choisir afin de lever au mieux l'ambiguïté sur la classification. Dans un premier temps, nous exposons la méthodologie pour l'obtention des courbes d'évolution en fonction de l'orientation de l'objet. Les résultats de la classification sont alors présentés sur un nombre conséquent de données simulées. Afin de montrer l'apport de la méthode, notre démarche est comparée à des classifications obtenues sur les mêmes données, mais avec d'autres stratégies. Ces travaux ont été réalisés à l'Ensieta au laboratoire E3I2 EA 3876 dans le cadre du projet ASEMAR labellisé par le pôle Mer Bretagne.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00504899
Contributeur : Isabelle Quidu <>
Soumis le : mercredi 21 juillet 2010 - 17:36:34
Dernière modification le : vendredi 13 décembre 2019 - 10:42:04
Document(s) archivé(s) le : vendredi 22 octobre 2010 - 16:37:03

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Identifiants

  • HAL Id : hal-00504899, version 1

Citation

Isabelle Leblond, Isabelle Quidu, Cécile Berron. Mise en oeuvre de stratégies prédictives sur les vues à acquérir pour la classification multi-vue d'objets immergés à partir d'images SAS. 17ème conférence en Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA), Jan 2010, Caen, France. ⟨hal-00504899⟩

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