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Reconnaissance robuste non-supervisée d'images en couleur utilisant la théorie semi-quadratique

By Rozenn DAHYOT, Pierre CHARBONNIER and Fabrice HEITZ

Abstract

- Cet article décrit un système robuste de reconnaissance d'objets à partir d'images en couleur. Les méthodes usuelles basées sur l'apparence sont sensibles aux données erronées occasionnées par des occlusions ou des erreurs de segmentation. L'approche proposée ici utilise les M-estimateurs mettant en oeuvre des fonctions d'énergies non-quadratiques voire non-convexes. Pour minimiser ces fonctions non-convexes, nous présentons un système d'estimation utilisant les M-estimateurs en continuation, d'une fonction convexe vers des estimateurs non-convexes. À chaque étape de cette chaîne robuste, un critère non-quadratique est minimisé grâce à la théorie semi-quadratique. Ceci conduit à un algorithme de moindres carrés pondérés facile à implémenter, peu coûteux et non supervisé (tous les paramètres étant estimés automatiquement). Cette méthode est illustrée ici dans un problème de reconnaissance de panneaux routiers

Publisher: GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Year: 1999
OAI identifier: oai:documents.irevues.inist.fr:2042/12964
Provided by: I-Revues

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