Segmentation d'images de profondeur : une approche pyramidale

Cet article présente un algorithme de segmentation d'images de profondeur en surfaces planes. Les originalités de la méthode reposent sur le procédé d'estimation des attributs différentiels et sur le choix des germes de la croissance de régions. L'algorithme procède en deux temps. Dans un premier temps, les pixels sont regroupés en régions homogènes au sens d'attributs locaux déduits des données initiales. Les régions extraites sont représentées par un graphe d'adjacence. Dans un second temps, une stratégie pyramidale de fusion est mise en oeuvre pour aboutir au résultat de la segmentation. A l'aide de la méthodologie proposée dans [4], une évaluation quantitative des résultats a été menée sur un jeu de 80 images réelles issues de deux capteurs différents. Les résultats de cette étude sont présentés et comparés à ceux obtenus par d'autres techniques

Fusion de données vidéo et télémétriques appliquée à l'étude du geste sportif

Nous présentons une méthode d'identification et de localisation des membres d'un coureur à pied dans des images, par fusion de données multisensorielles. Notre démarche consiste à utiliser des informations délivrées par un capteur qui associe une caméra vidéo avec un télémètre laser à balayage. En relation avec un modèle du corps humain choisi sous forme de bâtonnets, nous recherchons l'attitude du sportif dans l'image. Une segmentation de l'image télémétrique permet d'obtenir une correspondance approximative entre la position du modèle et la position du personnage. Cette attitude est ensuite améliorée en fusionnant les résultats de cette segmentation dans un processus de segmentation de l'image de luminance. Afin de valider la méthode, des essais ont été réalisés sur des images vidéo/télémétriques, prises en environnement extérieur sur un pantin, dont les différentes attitudes statiques décrivent deux foulées d'un coureur à pied

Application de la théorie de l'évidence à la combinaison de segmentations en régions

Cet article présente un algorithme de combinaison de segmentations décrites sous la forme de régions. La théorie de l'évidence est le cadre théorique de cette étude. La probabilité d'appartenance de chaque pixel à une région voisine permet de déduire le jeu de masse associé à une segmentation. Les jeux de masse ainsi obtenus sont combinés par la règle de Dempster. Le critère du maximum de plausibilité permet de choisir l'étiquette définitive du pixel. Une évaluation quantitative et comparative de l'apport de la combinaison a été menée sur un jeu de 40 images réelles

Fusion de données appliquée à la détection et à la localisation d'interfaces par vision artificielle en milieux agricoles avec estimation d'un critère de qualité

Nous présentons une méthode de fusion de données et de contrôle de la robustesse d'un algorithme de suivi d'interface entre une zone fauchée et une zone non fauchée par traitement d'images en vue du guidage d'un engin agricole. L'algorithme de vision utilise à la fois des paramètres de texture et de luminance dans le but de guider la machine le long de la limite de fauche laissée lors du passage précédent. L'estimation de l'interface est obtenue grâce à une approche utilisant la corrélation. L'originalité de cet article est le contrôle de la fiabilité de l'estimation grâce à une méthode de fusion de données basée sur la théorie de l'évidence. Nous utilisons les caractéristiques géométriques des fonctions de corrélation associées avec chaque paramètre dans le but d'estimer l'incertain

Modelling Stochastic and Deterministic Behaviours in Virus Infection Dynamics

Many human infections with viruses such as human immunodeficiency virus type 1 (HIV--1) are characterized by low numbers of founder viruses for which the random effects and discrete nature of populations have a strong effect on the dynamics, e.g., extinction versus spread. It remains to be established whether HIV transmission is a stochastic process on the whole. In this study, we consider the simplest (so-called, 'consensus') virus dynamics model and develop a computational methodology for building an equivalent stochastic model based on Markov Chain accounting for random interactions between the components. The model is used to study the evolution of the probability densities for the virus and target cell populations. It predicts the probability of infection spread as a function of the number of the transmitted viruses. A hybrid algorithm is suggested to compute efficiently the dynamics in state space domain characterized by a mix of small and large species densities

PrfA regulation offsets the cost of Listeria virulence outside the host.

Virulence traits are essential for pathogen fitness, but whether they affect microbial performance in the environment, where they are not needed, remains experimentally unconfirmed. We investigated this question with the facultative pathogen L isteria monocytogenes and its PrfA virulence regulon. PrfA‐regulated genes are activated intracellularly (PrfA ‘ON’) but shut down outside the host (PrfA ‘OFF’). Using a mutant PrfA regulator locked ON (PrfA*) and thus causing PrfA‐controlled genes to be constitutively activated, we show that virulence gene expression significantly impairs the listerial growth rate (μ) and maximum growth (A) in rich medium. Deletion analysis of the PrfA regulon and complementation of a L. monocytogenes mutant lacking all PrfA‐regulated genes with PrfA* indicated that the growth reduction was specifically due to the unneeded virulence determinants and not to pleiotropic regulatory effects of PrfA ON. No PrfA*‐associated fitness disadvantage was observed in infected eukaryotic cells, where PrfA‐regulated virulence gene expression is critical for survival. Microcosm experiments demonstrated that the constitutively virulent state strongly impaired L . monocytogenes performance in soil, the natural habitat of these bacteria. Our findings provide empirical proof that virulence carries a significant cost to the pathogen. They also experimentally substantiate the assumed, although not proven, key role of virulence gene regulation systems in suppressing the cost of bacterial virulence outside the host

Real Time 3D Location of a Car from Three Characteristic Points Observed in a Video Image Sequence

International audienc