Moving object detection and segmentation in urban environments from a moving platform

This paper proposes an effective approach to detect and segment moving objects from two time-consecutive stereo frames, which leverages the uncertainties in camera motion estimation and in disparity computation. First, the relative camera motion and its uncertainty are computed by tracking and matching sparse features in four images. Then, the motion likelihood at each pixel is estimated by taking into account the ego-motion uncertainty and disparity in computation procedure. Finally, the motion likelihood, color and depth cues are combined in the graph-cut framework for moving object segmentation. The efficiency of the proposed method is evaluated on the KITTI benchmarking datasets, and our experiments show that the proposed approach is robust against both global (camera motion) and local (optical flow) noise. Moreover, the approach is dense as it applies to all pixels in an image, and even partially occluded moving objects can be detected successfully. Without dedicated tracking strategy, our approach achieves high recall and comparable precision on the KITTI benchmarking sequences.This work was carried out within the framework of the Equipex ROBOTEX (ANR-10- EQPX-44-01). Dingfu Zhou was sponsored by the China Scholarship Council for 3.5 year’s PhD study at HEUDIASYC laboratory in University of Technology of Compiegne

Combinaison crédibiliste de classifieurs binaires

The problem of binary classifier combination is adressed in this article. This approach consists in solving a multi-class classification problem by combining the solutions of binary sub-problems. We consider two strategies in which each class is opposed to each other, or to all others. The combination is considered from the point of view of the theory of evidence. The classifier outputs are interpreted either as conditional belief functions, or as belief functions expressed in a coarser frame. They are combined by computing a belief function that is consistent with the available information. The performances of the methods are compared with those of other techniques and illustrated on various datasets.Nous étudions dans cet article le problème de la combinaison de classifieurs binaires. Cette approche consiste à résoudre un problème de discrimination multi-classes, en combinant les solutions de sous-problèmes binaires ; nous nous intéressons aux stratégies opposant chaque classe à chaque autre, et chaque classe à toutes les autres. La combinaison est considérée ici du point de vue de la théorie de Dempster-Shafer : les sorties des classifieurs sont ainsi interprétées comme des fonctions de croyance, conditionnelles ou exprimées dans un cadre plus grossier que le cadre initial. Elles sont combinées en calculant une fonction de croyance consistante avec les informations disponibles. Les performances des deux approches sont comparées à celles d’autres méthodes et illustrées sur divers jeux de données

Décider à partir d'exemples de test partiellement connus

National audienceNous considérons le problème de classer des exemples de test partiellement connus, leurs valeurs manquantes pouvantêtre identifiées par requêtes successives. Le budget de requêtes est limité : le problème est de se concentrer sur les caractéristiques les plus intéressantes. Nousétudions une stratégie où la distribution des caractéristiques restantes est miseà jour au fur età mesure des valeurs découvertes. Après quelques expériences, nous discutons du cas de réponses imprécises, et mentionnons les problèmes qui se posent alors

Clustering fuzzy data using the fuzzy EM algorithm

International audienc

Combining binary classifiers with imprecise probabilities

This paper proposes a simple framework to combine binary classifiers whose outputs are imprecise probabilities (or are transformed into some imprecise probabilities, e.g., by using confidence intervals). This combination comes down to solve linear programs describing constraints over events (here, subsets of classes). The number of constraints grows linearly with the number of classifiers, making the proposed framework tractable even for problems involving a relatively large number of classes

Decision-making from partial test instances by active feature querying

International audienceWe consider a classification problem in which test instances are not available as complete feature vectors, but must rather be uncovered by repeated queries to an oracle. We have a limited budget of queries: the problem is then to find the best features to ask the oracle for. We consider here a strategy where features are uncovered one by one, so as to maximize the separation between the classes. Once an instance has been uncovered, the distribution of the remaining instances is updated according to the observation. Experiments on synthetic and real data show that our strategy remains reasonably accurate when a decision must be made based on a limited amount of observed features. We briefly discuss the case of imprecise answers, and list out the many problems arising in this case

Décider à partir d'exemples de test partiellement connus

National audienceNous considérons le problème de classer des exemples de test partiellement connus, leurs valeurs manquantes pouvantêtre identifiées par requêtes successives. Le budget de requêtes est limité : le problème est de se concentrer sur les caractéristiques les plus intéressantes. Nousétudions une stratégie où la distribution des caractéristiques restantes est miseà jour au fur età mesure des valeurs découvertes. Après quelques expériences, nous discutons du cas de réponses imprécises, et mentionnons les problèmes qui se posent alors

Decision-making from partial test instances by active feature querying

International audienceWe consider a classification problem in which test instances are not available as complete feature vectors, but must rather be uncovered by repeated queries to an oracle. We have a limited budget of queries: the problem is then to find the best features to ask the oracle for. We consider here a strategy where features are uncovered one by one, so as to maximize the separation between the classes. Once an instance has been uncovered, the distribution of the remaining instances is updated according to the observation. Experiments on synthetic and real data show that our strategy remains reasonably accurate when a decision must be made based on a limited amount of observed features. We briefly discuss the case of imprecise answers, and list out the many problems arising in this case

LFA 2022 : Actes des 31èmes rencontres francophones sur la logique floue et ses applications

Les rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA) constituent la manifestation scientifique francophone annuelle où chercheurs académiques et industriels se réunissent afin de faire le point sur les développements récents des théories de l’imprécis et de l’incertain. Celles-ci comprennent, par exemple, les sous-ensembles flous, les possibilités, les fonctions de croyance, les probabilités imprécises, les ensembles approximatifs et aléatoires ou les logiques non classiques. Le large éventail de domaines couverts va de la commande floue, domaine historique de l’application des sous-ensembles flous, à l’apprentissage automatique, la fouille données et la classification, en passant par l’aide à la décision, le raisonnement, l’agrégation et la fusion d’informations, les bases de données ou encore l’explicabilité en Intelligence Artificielle (XAI), pour n’en citer que quelques-uns. Les actes de l’édition 2022 de ces rencontres comprennent une sélection de trente articles qui couvrent assez largement l’ensemble de ces thématiques classiques et émergentes. À ceux-ci, s’ajoutent trois conférences invitées sur des thématiques d’actualité. Serena Villata, directrice de recherche au CNRS, laboratoire I3S, Université Côte d'Azur (Nice), aborde l'évaluation de la fiabilité et de la qualité des arguments dans le cadre des systèmes artificiels d'argumentation. Eyke Hüllermeier, professeur à l'institut d'informatique, Ludwig-Maximilians Universität (Munich, Allemagne), traite de la représentation et de la quantification de l'incertitude en apprentissage machine. Pawel Zielinski, professeur au département d'informatique fondamentale, université des sciences et technologies (Wroclaw, Pologne), décrit un cadre pour l'optimisation possibiliste robuste aux hypothèses de distribution.

Combinaison de classifieurs binaires dans le cadre des fonctions de croyance

La classification supervisée a pour enjeu de construire un système, ou classifieur, capable de prédire automatiquement la classe d'un phénomène observé. Son architecture peut être modulaire : le problème abordé est décomposé en sous-problèmes plus simples, traités par des classifieurs, et la combinaison des résultats donne la solution globale. Nous nous intéressons au cas de sous-problèmes binaires, en particulier les décompositions où chaque classe est opposée à chaque autre, chaque classe est opposée à toutes les autres, et le cas général où deux groupes de classes disjoints sont opposés l'un à l'autre. La combinaison des classifieurs est formalisée dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance. Nous interprétons les sorties des classifieurs binaires comme des fonctions de croyance définies sur des domaines restreints, dépendant du schéma de décomposition employée. Les classifieurs sont alors combinés en déterminant la fonction de croyance la plus consistante possible avec leurs sorties.Supervised classification aims at building a system, or classifier, able to predict the class of a phenomenon being observed. Its architecture may be modular : the problem to be tackled is decomposed into simpler sub-problems, solved by classifiers, and the combination of the results gives the global solution. We address the case of binary sub-problems in particular the decompositions where each class is opposed to each other, each class is opposed to an the others, and the general case where two disjoint groups of classes are opposed to each other. The combination of the classifiers is formalized within the theory of evidence framework. We interpret the outputs of the binary classifiers as belief functions defined on restricted domains, according to the decomposition scheme used. The classifiers are then combined by determining the belief function which is the most ... consistant with their outputs.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF