Learning how to be robust: Deep polynomial regression

Polynomial regression is a recurrent problem with a large number of applications. In computer vision it often appears in motion analysis. Whatever the application, standard methods for regression of polynomial models tend to deliver biased results when the input data is heavily contaminated by outliers. Moreover, the problem is even harder when outliers have strong structure. Departing from problem-tailored heuristics for robust estimation of parametric models, we explore deep convolutional neural networks. Our work aims to find a generic approach for training deep regression models without the explicit need of supervised annotation. We bypass the need for a tailored loss function on the regression parameters by attaching to our model a differentiable hard-wired decoder corresponding to the polynomial operation at hand. We demonstrate the value of our findings by comparing with standard robust regression methods. Furthermore, we demonstrate how to use such models for a real computer vision problem, i.e., video stabilization. The qualitative and quantitative experiments show that neural networks are able to learn robustness for general polynomial regression, with results that well overpass scores of traditional robust estimation methods.Comment: 18 pages, conferenc

Motion characterization from temporal cooccurrences of local motion-based measures for video indexing

This paper describes an original approach for motion interpretation with a view to content-based video indexing. We exploit a statistical analysis of the temporal distribution of appropriate local motion-based measures to perform a global motion characterization. We consider motion features extracted from temporal cooccurrence matrices, and related to properties of homogeneity, acceleration or complexity. Results on various real video sequences are reported and provide a first validation of the approach. 1

Real-time estimation of dominant motion in underwater video images for dynamic positionning

International audienceIn this paper, we propose a 2D visual motion estimation method which can be exploited to achieve a dynamic positioning (eg. by gaze control) with respect to a sea-bottom area of interest of a video camera mounted on a subsea vehicle. It mainly involves a dominant 2D motion robust estimation step from underwater video sequences. Optimizations carried out on the motion estimation code have made possible the use of our algorithm in ``application-related real-time'' for scientific exploration or inspection tasks. We have developed a friendly and efficient interface to perform this algorithm in an operational context. Experiments dealing with complex real underwater scenes are reported and validate the approach

Texturas de Movimiento: Campos Markovianos Mixtos y Segmentación

El objeto de este trabajo es la modelización de movimiento en secuencias de imágenes que presentan cierta dinámica estacionaria y homogénea. En este caso se adopta un modelo de Campos Aleatorios Markovianos con estados mixtos, como representación de las llamadas texturas de movimiento. El enfoque consiste en describir la distribución espacial de algún tipo de medida de movimiento, la cual consiste de dos tipos de valores: una componente discreta relativa a la ausencia de movimiento y una parte continua para mediciones diferentes de cero. Se proponen varias extensiones importantes y se aplica el modelo al problema de segmentación de texturas, tanto en secuencias sintéticas como reales.Fil: Crivelli, Tomás. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Cernuschi Frias, Bruno. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderon; ArgentinaFil: Bouthemy, Patrick. Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique; Franci

Multiframe-based identification of mobile components of a scene with moving camera

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Une approche multi-échelle de super-résolution à partir de séquences d'images

- Nous considérons le problème de la reconstruction d'une image de haute résolution à partir d'une séquence d'images de basse résolution et de la mesure du mouvement entre images. Il est posé comme un problème inverse et est résolu à l'aide d'une méthode itérative appelée algorithme de Kaczmarz généralisé. Nous décrivons une implantation à faible coût de calcul basée sur l'estimation d'un modèle paramétrique 2D du mouvement global. Nous proposons également deux améliorations de cet algorithme. La première est l'utilisation d'une carte de détection du mouvement permettant de gérer les régions où le modèle de mouvement global n'est pas valide. La seconde est une approche multi-échelle permettant d'améliorer la qualité de l'estimation de mouvement au fur et à mesure du traitement de super-résolution

Visual servoing using dynamic image parameters

Visual servoing is a framework for achieving the tight coupling of camera movements and information from images. We consider a typical visual servoing approach that uses geometric information about image features for controlling the position and attitude of a camera. We extend the applicability of this approach by using image motion information. To this end, we present two different approaches to visual tasks that use motion information. The first one uses the focus of expansion. The second one incorporates the parameters of the 2D affine motion model in control equations. We illustrate both these approaches by means of a task to align the optical axis of the camera with the unknown direction of translational motion of the system on which it is mounted. We present results of simulation experiments, and real experiments done with a six DOF robot with a camera on its end-effector. The contributions of this work are in particular extending the visual servoing formalism beyond using just image features, and in general showing that a tight coupling between camera behavior and image motion is possible

Estimation paramétrique multirésolution de mouvements transparents

- Nous présentons une nouvelle méthode permettant d'estimer les mouvements dans des images avec transparence. Il s'agit d'une estimation par blocs basée sur une minimisation multirésolution. Elle est initialisée par la technique du downhill simplex. Un post-traitement original, effectuant des estimations séparées des mouvements sur des différences d'images recalées de manière appropriée, améliore la qualité des mouvements estimés. L'algorithme se conclut par une étape de régularisation. Nous démontrons sur un grand nombre de simulations réalistes que nous atteignons une précision d'un quart de pixel sur des images non bruitées. Le cas des images bruitées est étudié, avec des résultats satisfaisants sur des images cliniques peu contrastées. Nous présentons également une expérimentation sur des images cliniques réelles