Self-supervised adaptation for on-line script text recognition

We have recently developed in our lab a text recognizer for on-line texts written on a touch-terminal. We present in this paper several strategies to adapt this recognizer in a self-supervised way to a given writer and compare them to the supervised adaptation scheme. The baseline system is based on the activation-verification cognitive model. We have designed this recognizer to be writer-independent but it may be adapted to be writer-dependent in order to increase the recognition speed and rate. The classification expert can be iteratively modified in order to learn the particularities of a writer. The best self-supervised adaptation strategy is called prototype dynamic management and gets good results, close to those of the supervised methods. The combination of supervised and self-supervised strategies increases accuracy again. Results, presented on a large database of 90 texts (5,400 words) written by 38 different writers are very encouraging with an error rate lower than 10%

Reconnaissance de l'ecrit dynamique application à l'analyse de texte

Nous présentons dans cette publication un nouveau système dédié à la reconnaissance de l'écriture dynamique. Il apparaît comme une alternative entre les assistants personnels (Personal Digital Assistants) du commerce qui sont très contraignants pour l'utilisateur et les moteurs de reconnaissance automatique de l'écriture cursive développés en laboratoire. Ces derniers n'ont pas encore atteint un niveau de performances commercialisable. Le traitement complet, de l'acquisition à la lecture, est associé à une interface utilisateur. Les résultats obtenus sur une base de textes omni-scripteur sont très encourageants. Ils peuvent êtres améliorés par l'utilisation d'un nouvel expert lexical qui adapte la reconnaissance au scripteur

Perception visuelle du geste de préhension

Nous présentons dans cet article, un nouvel algorithme de traitement d'images, la "Transformée Chinoise", permettant d'estimer la localisation des doigts d'une main. Cette approche utilise une technique inspirée de la Transformée de Hough qui prend en compte la disposition des pixels de contour ainsi que l'orientation du gradient en ces pixels. Elle a été intégrée dans un système d'acquisition visuelle monoculaire des gestes humains de préhension

Implémentation temps réel d'algorithme de détection de mouvement par champs de markov sur RISC et DSP C6x

- Cet article décrit une implémentation temps réel d'un algorithme de détection de mouvement basée sur les champs de Markov. Il décrit aussi les optimisations architecturales appliquées aux RISC et au DSP C6x qui permettent d'atteindre le temps réel

Vehicle make and model identification using vision system

Cet article présente un système de reconnaissance du type (constructeur, modèle) de véhicules par vision. À partir d’une vue de face avant d’un véhicule, limitée à sa calandre, nous en construisons une représentation à base de points de contour orientés. La classification est réalisée essentiellement en se fondant sur des algorithmes de votes. L’utilisation d’algorithmes de votes permet au système d’être robuste aux données manquantes ou erronées de la représentation. Nous avons donc construit une fonction de discrimination qui combine 3 votes et une distance, et agit comme une mesure de similarité entre chaque modèle et l’image de véhicule testée. Deux stratégies de décision ont été testées. La première associe à une image de calandre avant du véhicule, le modèle qui a obtenu la valeur la plus importante en sortie de la fonction. Une seconde stratégie regroupe toutes les sorties en un vecteur. La décision est alors prise via un algorithme de plus proche voisin dans un espace dit de votes. Avec la première stratégie, un taux de reconnaissance de 93 % est obtenu sur une base d’images prises en conditions réelles composée de 20 classes de type de véhicules. De plus, une caractérisation et une analyse du fonctionnement du système vis-à-vis de ses différents paramètres est proposée. Cependant ce taux chute à 80 % lorsque le nombre de modèles passe à 50 classes. Pour le même nombre de classes, la seconde stratégie permet d’obtenir un taux supérieur à 90 %.Many vision based Intelligent Transport Systems are dedicated to detect, track or recognize vehicles in image sequences. Three main applications can be distinguished. Firstly, embedded cameras allow to detect obstacles and to compute distances from the equiped vehicle. Secondly, road monitoring measures traffic flow, notifies the health services in case of an accident or informes the police in case of a driving fault. Finally, Vehicle based access control systems for buildings or outdoor sites have to authentify incoming (or outcoming) cars. Rather than these two systems, the third one uses often only the recognition of a small part of vehicle: the license plate. It is enough to identify a vehicle, but in practice the vision based number plate recognition system can provide a wrong information, due to a poor image quality or a fake plate. Combining such systems with others process dedicated to identify vehicle type (brand and model) the authentication can be increased in robustness. This paper adresses the identification problem of a vehicle type from a vehicle greyscale frontal image: the input of the system is an unknown vehicle class, that the system has to determine from a data base. This multiclass recognition system is developed using the oriented-contour pixels to represent each vehicle class. The system analyses a vehicle frontal view identifying the instance as the most similar model class in the data base. The classification is based on voting process and a Euclidean edge distance. The algorithm have to deal with partial occlusions. Tollgates hide a part of the vehicle and making inadequate the appearance-based methods. In spite of tollgate presence, our system doesn’t have to change the training base or apply time-consuming reconstruction process.Fil: Clady, Xavier. Université Pierre et Marie Curie-Paris 6. Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique; FranciaFil: Negri, Pablo Augusto. Université Pierre et Marie Curie-Paris 6. Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique; Francia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Milgram, Maurice. Université Pierre et Marie Curie-Paris 6. Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique; FranciaFil: Poulenard, Raphael. LPREditor; Franci

Reconnaissance multiclasses de type de véhicules à l'aide d'algorithme de votes sur des contours orientés

Cette communication présente un système de reconnaissance du type (constructeur, modèle) de véhicules par vision. A partir d'une vue de face avant d'un véhicule, nous construisons une représentation de celle-ci basée sur les points de contour orientés. La classification est réalisée essentiellement en se fondant sur des algorithmes de votes. La classe d'un véhicule est déterminée selon celle de son plus proche voisin dans l'espace des votes. Plusieurs résultats effectués sur des bases d'images prises en conditions réelles (contenant 50 types de véhicules différents) sont présentés et analysés: le taux de reconnaissance dépasse les 90%

Adaptive Neural Control with Backpropagation Algorithm

International audienceThis paper introduce an original approach to the Neural Network learning architecture for the control of robotics systems.The basic idea is to use multi-layer-network and the backpropagation algorithm withoutdesired outputs, but with a quadratic criterion which spezify the control objective.Use a criterion avoid the computing of the inverse model of the robot which is required in the caseof the desired outputs and difficult to obtain for complex systems.The method allows on-line learning that is impossible with classic backpropagation.We argued that on-line learning scheme made feasible adaptive control.To illustrate the idea of a control criterion on backpropagation algorithm, we first considered a cartesian control problem of a simplified simulated planar manipulator.Next, we presents the results of a more difficult problem where the goal is to control the dynamic stability of a simulated planar biped. In this study, the results of the on-line learning scheme validate the adaptive control hypothesis.Finally, we outline a more real problem, that is to control the dynamic equilibrium of a quadruped robot.We are specially studying reflex behavior to control unexpected situations