Détection et apprentissage automatique d'objets pour la modélisation de milieux intérieurs

Session "Posters" - Site conf.: http://liris.cnrs.fr/rfia2012National audienceNous présentons dans cet article une nouvelle méthode pour la modélisation des objets et de la scène dans un environnement intérieur inconnu. Les milieux intérieurs sont composés d'une quantité d'objets susceptibles d'être déplacés. Nous souhaitons exploiter les multiples passages d'une caméra dans un même lieu et tirer parti de ces déplacements pour modéliser d'une part la structure de la scène et d'autre part les objets le constituant. Nous proposons une association de méthodes de SLAM métrique et de reconnaissance de lieu pour détecter et représenter les objets de façon automatique et enrichir la connaissance de la scène. Abstract: This paper presents a new solution for modeling the scene and the objects in unknown environments. Many objects in indoor environments are likely to be moved. We want to make the most of several observations of a camera in the same scene to represent the different places and objects. We propose to combine methods of metrical localization and place recognition to detect and model objects and extend the scene model

La spatialité des réseaux maritimes: Contributions maritimes à l'analyse des réseaux en géographie

Maritime transport is one of the oldest forms of interaction across the Earth, and still supports more than 90% of international trade volumes nowadays. Despite its pioneering role in mapping maritime routes and flows since the 1940s, human geography later shifted its central focus towards land-based issues, people mobility, and virtual rather than physical flows. In parallel maritime transport reached optimal fluidity at the expense of its ties with geographical space. Analyzing the spatiality of maritime networks allows us to discussing their true role in the spatial structures and dynamics they connect and therefore reveal. This essay, through the analysis of untapped maritime data in various contexts and multiples scales, from the local to the global, concludes to the permanency of strong network-territory interdependencies, while it underlines the specific character of maritime transport as a looking glass and integral part of the world system. Questioning the volatility of maritime networks also contributes to enriching the spatial network notion itself in geography as well as throughout the transdisciplinary “science of networks”.Le transport maritime est l’un des plus anciens vecteurs d’interaction de la planète et continue de nos jours d’assurer plus de 90% des échanges internationaux en volume. Bien que pionnière dans la cartographie des routes et flux maritimes dès les années 1940, la géographie humaine privilégia ensuite les questions terrestres, la mobilité des personnes et les flux immatériels. De son côté le transport maritime évolua vers la fluidité optimale, au mépris de ses liens avec l’espace et les territoires. Considérer la spatialité des réseaux maritimes revient à questionner leur participation aux structures et dynamiques de l’espace géographique qu’ils permettent de connecter et par-là de révéler. Ce volume, par l’analyse de données inédites de flux maritimes en des contextes variés et à toutes échelles, du local au mondial, conclut au maintien de fortes interdépendances réseau/territoire, tout en soulignant les spécificités du vecteur maritime comme clé de lecture et élément à part entière du système-monde contemporain. En relativisant la volatilité des réseaux maritimes, ce travail contribue également à enrichir la notion même de réseau spatial tant en géographie que sur le terrain transdisciplinaire de la « science des réseaux »

Technique de visualisation hybride pour les données spatio-temporelles

La technique de visualisation décrite dans ce mémoire permet de visualiser les mouvements de plusieurs personnes ou objets au sein d’un bâtiment sous forme de graphe noeuds-liens, où les noeuds représentent les salles, et où les liens représentent les portes. La représentation choisie pour les trajectoires, qui peut être vue comme une métaphore de la circulation routière, permet de visualiser la direction des trajectoires et l’ordre dans lequel les pièces ont été visitées. Une visualisation hybride est aussi proposée, mixant la technique de visualisation topologique (décrite ci-dessus) à la technique de visualisation géospatiale, et ayant des caractéristiques « focus-in-context » et « multi-focales ». Une expérience contrôlée a été effectuée pour mesurer l’efficacité de ces techniques, et les résultats ont montré que la technique topologique est significativement plus rapide que la technique géospatiale pour trois des quatre tâches choisies

Un modèle spatio-temporel sémantique pour la modélisation de mobilités en milieu urbain

The continuous development and complexity of many modern cities offer many research challenges for urban scientists searching for a better understanding of mobility patterns that happen in space and time. Today, very large trajectory datasets are often publicly generated thanks to the availability of many positioning sensors and location-based services. However, the successful integration of mobility data still requires the development of conceptual and database frameworks that will support appropriate data representation and manipulation capabilities. The research presented in this paper introduces a conceptual modeling and database management approach for representing and analyzing human trajectories in urban spaces. The model considers the spatial, temporal and semantic dimensions in order to take into account the full range of properties that emerge from mobility patterns. Several object data types and data manipulation constructs are developed and experimented on top of an urban dataset testbed currently available in the city of Beijing. The interest of the approach is twofold: first, it clearly appears that very large mobility datasets can be integrated in current extensible GIS; second, significant patterns can be derived at the database manipulation level using some specifically developed query functions

Dynamique de l'environnement : Scénarios, simulations et maquette

IP-SIG/LIV/4.2. Contrat RNRT IPSIGCe livrable traite de la négociation dynamique de SLA/SLS et du maintien des paramètres négociés lors de la mobilité du terminal dans le cadre d'une signalisation NSIS. Il fait suite au livrable 4.1 qui présentait un assistant de négociation, coté terminal utilisateur, permettant de négocier dynamiquement les SLA/SLS avec le/les fournisseurs de service, et plusieurs protocoles conformes à l'environnement NSIS afin de négocier le SLS, et maintenir la qualité de service négociée. Il s'agit dans ce livrable de compléter l'approche retenue en présentant des scénarios d'utilisation, notamment dans le cas du protocole de négociation dynamique de paramètres de SLS, des résultats de simulations, principalement pour le protocole de réservation de ressources à l'avance et une maquette permettant de démontrer la faisabilité de la (re)négociation dynamique de SLA/SLS. Cette dernière comporte un module d'apprentissage et un système multi-agents

Auto-adaptativité et topologie dans les cartes de Kohonen

Nous modifions l’algorithme non supervisé de Kohonen sur la base de considérations biologiques, dans le double intérêt d’améliorer ses performances de modélisation et d’enrichir sa valeur de modèle théorique d’auto-organisation neuronale. À chaque étape de nos recherches sur l’auto-adaptativité et la topologie des cartes de Kohonen, nous intégrons nos conclusions à un algorithme opérationnel : version normée, multirythmique et auto-instruite. Deux nouvelles fonctions sont introduites : l’Attractivité locale AintL inspirée du « Growing Neural Gas network »(GNG) et la Connaissance Cint, qui permettent de réduire l’erreur de modélisation jusqu’à 80% de l’erreur standard. L’extension du cadre classique d’étude de la topologie petit-monde, récemment décou- verte dans quantité de réseaux, à la théorie de l’information, nous permet par ailleurs de mettre en lumière le lien temporel entre structure (topologie) et fonction (apprentissage et connaissance) du système de neurones.Using biological understanding we have modified the unsupervised Kohonen algo- rithm, with two aims : to improve the performance of modelisation and to make this theoretical model of neural self-organisation more realistic. At various stages during our research into the auto-adaptivity and topology of Kohonen maps, we implemented our findings into practical algorithms creating normalised, multirhythmic and self-instructed versions. Two new functions are introduced : local attractivity AintL , inspired from Growing Neural Gas networks (GNG), and knowledge Cint. Using these, modelisation error is reduced by up to 80% of the standard error. Guided by recent work that shows small-world topologies exist in a large number of networks, we have extended this classic approach to information theory. This has highlighted the temporal link between structure (topology) and function (learning and knowledge) in the neural system

Contribution aux méthodes de reconnaissance structurelle de formes (approche à base de projections de graphes)

Les travaux exposés dans cette thèse portent sur une contribution aux techniques de projection de graphes, appliquées à la reconnaissance de formes, visant à tirer parti de la richesse des méthodes structurelles et de l efficacité des outils statistiques. Nous présentons une nouvelle projection s inscrivant dans la catégorie des sondages de graphes. La première contribution de cette thèse porte sur l encapsulation de la topologie du graphe dans une représentation vectorielle, en s appuyant sur le dénombrement de motifs (sous-graphes) issus d un lexique généré indépendamment du contexte. Ces motifs permettent de minimiser les pertes de l information topologique lors de la projection. La deuxième contribution porte sur l intégration de l information relative aux étiquettes au sein de notre projection par l adjonction de leurs dénombrements. Aux problèmes liés à la nature et la variabilité des attributs, nous proposons deux solutions dans le but de constituer des classes d étiquettes moins nombreuses. La première consiste à discrétiser les attributs numériques puis à les combiner. La deuxième vise à former ces classes par un partitionnement global de l ensemble des étiquettes. Ces propositions sont ensuite évaluées sur différentes bases de graphes et dans différents contextes.The work exposed in this thesis focuses on a contribution to techniques of graph embedding, applied to pattern recognition, aiming to take advantages of the richness of structural methods and the efficiency of statistical tools. We present a new embedding, joining the category of graph probing. The first contribution of this thesis deals with the embedding of the graph topology in a vectorial representation, based on the counting of patterns (subgraphs) stemming of a lexicon generated independently of the context. These patterns permit the minimization of losses of the topological information during the embedding. The second contribution focuses on the integration of the information related to labels inside our embedding by adding their counting. To deal with problems linked to the nature and the variability of the attributes, we suggest two solutions to reduce the number of label classes. The first one consists of discretizing numeral attributes and combining them The second one aims to build these classes by a global clustering on the set of labels. Then, these proposals are evaluated on different datasets of graphs and in different contexts.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

Exploration visuelle d'environnement intérieur par détection et modélisation d'objets saillants

Un robot compagnon doit comprendre le lieu de vie de l'homme pour satisfaire une requête telle que "Va chercher un verre dans la cuisine" avec un haut niveau d'autonomie. Pour cela, le robot doit acquérir un ensemble de représentations adaptées aux différentes tâches à effectuer. Dans cette thèse, nous proposons d'apprendre en ligne un modèle d'apparence de structures locales qui pourront être nommées par l'utilisateur. Cela permettra ensuite de caractériser un lieu topologique (ex: la cuisine) par un ensemble de structures locales ou d'objets s'y trouvant (réfrigérateur, cafetière, evier, ...). Pour découvrir ces structures locales, nous proposons une approche cognitive, exploitant des processus visuels pré-attentif et attentif, mis en oeuvre à partir d'un système sensoriel multi-focal. Le processus pré-attentif a pour rôle la détection de zones d'intérêt, supposées contenir des informations visuelles discriminantes: basé sur le modèle de 'saillance' de Itti et Koch, il détecte ces zones dans une carte de saillance, construite à partir d'images acquises avec une caméra large champ; une zone détectée est ensuite suivie sur quelques images afin d'estimer grossièrement la taille et la position 3D de la structure locale de l'environnement qui lui correspond. Le processus attentif se focalise sur la zone d'intérêt: le but est de caractériser chaque structure locale, par un modèle d'apparence sous la forme de mémoires associatives vues-patches-aspects. De chaque image sont extraits des points d'intérêt, caractérisés par un descripteur d'apparence local. Après cette phase d'exploration, l'homme peut annoter le modèle en segmentant les structures locales en objets, en nommant ces objets et en les regroupant dans des zones (cuisine). Ce modèle d'apparence sera ensuite exploité pour la reconnaissance et la localisation grossière des objets et des lieux perçus par le robot. ABSTRACT : A robot companion has to understand a domotic environment in order to execute requests like « Search a glass in the kitchen » with a high level of autonomy. So the robot must acquire several representations adapted to the tasks to be executed. This thesis proposes an on line learning method of an environment model expressed as a set of local structures described by appearance-based characteristics, and possibly named by a tutor. Such descriptions could be used in order to define a topological area (e.g. the kitchen) by a set of local structures or objects that could be found here (e.g. glasses, fridge, pans). For the construction of such a representation, it is proposed a cognitive mehod, based on attentive and preattentive visual processes, acquiring images from a multifocal sensor. The preattentive process aims at detect interest regions, that could contain discriminant visual information ; based on the saliency concept proposed initially bu Itti and Koch, interest regions are extracted from a saliency map, built from images acquired by a short lens or panoramic camera (large view field). Such a region is then tracked on several successive images acquired while the robot is moving, so that the size and the 3D position of the corresponding local structure could be coarsely estimated. Then the attentive process exploits attentionam mechanisms in order to be focused successively on each interest region : it aims to characterize each local structure by an appearance-based model defined by an associative memort views-patches-aspects. Salient scaled patches or SIFT features are extracted from every image. After this exploration step is over, the robot tutor could annotated the model, segmenting local structures in objects, naming objects and grouping them in areas (kitchen). Then, the robot exploits this environment model for the recognition and the coarse localization of objects and areas