A Pruning Approach Improving Face Identification Systems

International audienceWe propose, in this paper, a new biometric identification approach which aims to improve recognition performances in identification systems. We aim to split the identity database into well separated partitions in order to simplify the identification task. In this paper we develop a face identification system and we use the reference algorithms of eigenfaces and fisherfaces in order to extract different features describing each identity. These features, which describe faces, are generally optimized to establish the required identity in a classical identification process. In this work, we develop a novel criterion to extract features used to partition the identity database. We develop database partitioning with clustering methods which split the gallery by bringing together identities which have similar features and separating dissimilar features in different bins. Pruning the most dissimilar bins from the query identity features allows us to improve the identification performances. We report results from the XM2VTS database

Application des paquets d'ondelettes à la segmentation d'images texturées

Une méthode pour l'extraction d'images caractéristiques utilisées comme base pour la segmentation d'images texturées est exposée. L'image en entrée est d'abord décomposée en quatre sous-images à l'aide de filtres issus de la théorie des ondelettes. Afin d'estimer les sous-images sujettes à décomposition, un vecteur d'attributs statistiques est utilisé. Une représentation arborescente prenant en compte les caractéristiques statistiques ainsi que les composantes multi-échelles de l'image est ainsi obtenu. Un algorithme de classification de données utilisant cette représentation permet la classification de chaque pixel de l'image. Les résultats de la segmentation montrent l'efficacité de cette approche

Applications de l'estimation de la variation des échelles locales d'un plan texturé

Les méthodes de "Shape From Texture (SFT)" permettent de retrouver l'orientation d'un plan texturé incliné à partir d'une image unique de ce plan. L'objectif de cet article est de montrer l'apport d'une de ces méthodes pour quatre applications : segmentation des texels, construction d'un maillage, extraction de défauts, calcul de l'orientation à partir de la ligne de fuite. La méthode de "SFT" développée est basée sur une analyse de la variation des échelles locales. Elle est articulée en deux parties : extraction des échelles locales puis interpolation de la carte des échelles obtenues avec la surface théorique afin de calculer directement l'orientation du plan ou d'utiliser ces résultats pour les applications visées

Détermination de l'orientation d'un plan texturé à partir du calcul des échelles locales

Dans cet article, nous proposons une méthode de « Shape from Texture » basée sur une nouvelle technique d'extraction des fréquences locales. La méthode que nous utilisons ici est une amélioration de celle introduite par Lu et co. [3]. Elle consiste à faire une interpolation des fréquences locales, contenues dans une image d'un plan incliné texturé, pour retrouver l'orientation de ce plan en utilisant le modèle de projection en perspective. La méthode d'extraction des fréquences locales dans l'image est obtenue par une décomposition en ondelettes. La détermination de la fréquence locale de chaque point de l'image est réalisée à l'aide d'une interpolation de la réponse des ondelettes calculées à différentes échelles

Alzheimer's disease early detection from sparse data using brain importance maps

Statistical methods are increasingly used in the analysis of FDG-PET images for the early diagnosis of Alzheimer's disease. We will present a method to extract information about the location of metabolic changes induced by Alzheimer's disease based on a machine learning approach that directly links features and brain areas to search for regions of interest (ROIs). This approach has the advantage over voxel-wise statistics to also consider the interactions between the features/voxels. We produce "maps" to visualize the most informative regions of the brain and compare the maps created by our approach with voxel-wise statistics. In classification experiments, using the extracted map, we achieved classification rates of up to 95.5%

Which Ocular Dominance Should Be Considered for Monocular Augmented Reality Devices?

A monocular augmented reality device allows the user to see information that is superimposed on the environment. As it does not stimulate both eyes in the same way, it creates a phenomenon known as binocular rivalry. The question therefore arises as to whether monocular information should be displayed to a particular eye and if an ocular dominance test can determine it. This paper contributes to give a better understanding of ocular dominance by comparing nine tests. Our results suggest that ocular dominance can be divided into sighting and sensorial dominance. However, different sensorial dominance tests give different results, suggesting that it is composed of distinct components that are assessed by different tests. There is a need for a comprehensive test that can consider all of these components, in order to identify on which eye monocular information should be directed to when using monocular augmented reality devices

How to compensate the effect of using an incomplete wavelet base to reconstruct an image? Application in psychovisual experiment

International audienceOne way in psychovisual experiment to understand human visual system is to analyze separately contents of different spatial frequency bands. To prepare images for this purpose, we proceed to a decomposition of the original image by a wavelet transform centered on selected scales. The wavelets used are Difference Of Gaussians (DOG) according to works modeling the human visual system. Before rebuilding the visual stimulus, various transformations can be performed on different scales to measure the efficiency of the observer, for a given task, according to the spatial frequencies used. The problem is that if we use an incomplete wavelet basis during decomposition, there is a significant loss of information between the original image and the reconstructed image. The work presented here offers a way to solve this problem by using coefficients appropriate for each scale during the decomposition step

Estereovisión: algorítmo para establecer correspondencias via combinación de clasificadores

Para permitir la localización y navegación de un robot móvil dentro de un ambiente interior se ha diseñado y construido integralmente un sensor estereoscópico de visión. El software del sensor permite efectuar la reconstrucción 3D en tiempo real. El sensor utiliza dos minicamáras dispuestas verticalmente. El procesamiento digital permite detectar y conformar los segmentos de recta presentes en las imágenes. Sobre los segmentos detectados se calcula un número importante de características, que constituyen la base para la etapa de puesta en correspondencia. Para efectuar la correspondencia es necesario responder a la pregunta: ¿<< Son los dos segmentos, detectados con las cámaras superior e inferior, la imagen de la misma parte del mundo real del robot?. En este trabajo se da respuesta a dicha pregunta, implementando un novedoso método basado en la combinación de las funciones de clasificación bayesiana y neuronal

Apports de la couleur en vision (Application à la localisation locale et globale d'une base mobile d'aide aux handicapés.)

Cette thèse étudie et évalue l'usage de la couleur dans des traitements d'images usuellement monochromes pour la localisation d'un robot mobile en environnement domestique. Une localisation fine permet de situer avec précision le robot. Elle inclut l'extraction de segments dont l'analyse permet d'évaluer différents axes et espaces couleurs. Elle comprend aussi l'appariement de segments d'images stéréoscopiques pour lequel deux paramètres calculés sur un axe couleur sont proposés: l'homogénéité et une distance interpixels dans le voisinage des segments. Le choix de l'axe se fait grâce à une méthode de quantification originale basée sur la transformation du boulanger (TB) qui permet de réduire le nombre de couleurs tout en gardant l'aspect visuel d'une image. Une localisation globale permet d'identifier la pièce et l'orientation où est le robot. Elle s'appuie sur un invariant couleur, issu de la TB, qui permet de trouver au sein d'une base d'images celle proche de ce que voit le robot.This thesis deals with the study and the evaluation of the use of color versus grey levels in digital image processing. In-door mobile robot localization is the application field through a disabled people aid system. An accurate localization includes segment extraction from image: analysis of the segments leads to the evaluation of various color axes and spaces. It includes also pairing of segments from stereoscopic images. Color parameters are proposed: the homogeneity and the inter-colors distance in the vicinity of the segments. Parameters are calculated on a color axis chosen by use of an original color quantization method based on the baker's transformation (BT). The BT permits to reduce the number of colors while keeping the visual aspect of an image. A second localization identifies the place and the orientation of the robot. It is based on a color invariant resulting from the BT which is used to find within a database the image corresponding to the image taken by the system.EVRY-BU (912282101) / SudocSudocFranceF

Hierochloe alpina Roem. & Schult.

https://thekeep.eiu.edu/herbarium_specimens_byname/11039/thumbnail.jp