A robust cost function for stereo matching of road scenes

International audienceIn this paper different matching cost functions used for stereo matching are evaluated in the context of intelligent vehicles applications. Classical costs are considered, like: sum of squared differences, normalized cross correlation or census transform that were already evaluated in previous studies, together with some recent functions that try to enhance the discriminative power of Census Transform (CT). These are evaluated with two different stereo matching algorithms: a global method based on graph cuts and a fast local one based on cross aggregation regions. Furthermore we propose a new cost function that combines the CT and alternatively a variant of CT called Cross-Comparison Census (CCC), with the mean sum of relative pixel intensity differences (DIFFCensus). Among all the tested cost functions, under the same constraints, the proposed DIFFCensus produces the lower error rate on the KITTI road scenes dataset 1 with both global and local stereo matching algorithms

Performance Evaluation of State-of-the-art Filtering Criteria Applied to SIFT Features

International audienceUnlike the matching strategy of minimizing dissimilarity measure between descriptors, Lowe, while introducing the SIFT-method, suggested a more effective matching strategy using the ratio between the nearest and the second nearest neighbor. It leads to excellent matching accuracy. Unlike all these strategies that rely on deterministic formalism, some researchers have recently opted for statistical analysis of the matching process. The cornerstone of this formalism exploits the Markov inequality and the ratio criterion has been interpreted as an upper bound on the probability that a match do not belong to the background distribution. In this paper, we first examine some of the assumptions and methods used in these works and demonstrate their inconsistencies. And then, we propose improvements by refining the bound, by providing a tighter bound on that probability. The fact that the ratio criterion is an upper bound indicates that refining the bound reduces the probability that the established matches come from the background. Experiments on the well-known Oxford-5k and Paris-6k datasets show performance improvement for the image retrieval application

Extraction auto-adaptative des contours 3D des obstacles routiers par stéréovision

Dans le cadre de la détection d'obstacles pour l'aide à la conduite automobile, nous avons conçu une méthode d'extraction auto-adaptative, robuste et fiable des contours 3D des obstacles par stéréovision. Cette extraction est obtenue par coopération de deux méthodes d'extraction qui n'ont pas les mêmes performances et qui sont utilisées de manière complémentaire. La première méthode extrait des courbes 3D des obstacles par un seuillage sur la valeur de disparité de ses points 3D après détection du plan de la route. La seconde méthode extrait des segments 3D des obstacles par seuillage de leur angle d'inclinaison par rapport au plan de la route. Des résultats expérimentaux sont présentés sur des scènes routières réelles dont les conditions de visibilité sont différentes

Self calibration of a road stereo color vision system using a similarity criterion

International audienceIn this article, we address the problem of self calibrating an embedded stereoscopic color vision system, by matching interest points, and computing the related fundamental matrix. We propose a new method based on similarity of image areas surrounding automatically detected interest points. We provide some experimental results, and compare these to those obtained with a classical method

Détection de piétons par stéréovision et noyaux de graphes

Cet article présente une méthode concernant la reconnaissance de piétons à l'aide de graphes et de méthodes à noyaux. La détection du piéton est limitée à cause de la grande variabilité de la forme du piéton : taille, posture. Pour surmonter ce problème, nous avons choisi de le représenter à l'aide d'un graphe. Le but de la méthode est d'extraire le graphe de chaque objet (piétons ou non-piétons) présent dans une base d'images et de calculer un noyau à partir de ces graphes afin d'effectuer un apprentissage supervisé basé sur les SVMs (Séparateurs à Vaste Marge). L'application sur une base d'images réelles nous permet de démontrer l'efficacité de cette méthode, au niveau des invariances en échelle, avec un bon taux de reconnaissance

Mise en correspondance couleur par programmation dynamique pour les véhicules intelligents

Dans cette communication, nous proposons un opérateur de détection de contours couleur rapide et auto-adaptatif ainsi q'un algorithme de mise en correspondance couleur par programmation dynamique pour les véhicules intélligents. Le but étant d'intégrer ce processus dans notre système de stéréo vision couleur en cours de conception afin d'extraire les contours 3D des obstacles. Dans une première étape, les points de contours sont extraits de façon auto-adaptative en utilisant l'opérateur déclivité couleur. Dans une deuxième étape, ces points de contours sont mis en correspondance par une méthode de programmation dynamique, en tenant compte des contraintes géométriques, colorimétriques, d'ordre et d'unicité. Les résultats de mise en correspondance sont des points de contours 3D

Improving Pedestrian Recognition using Incremental Cross Modality Deep Learning

International audienceLate fusion schemes with deep learning classification patterns set up with multi-modality images have an essential role in pedestrian protection systems since they have achieved prominent results in the pedestrian recognition task. In this paper, the late fusion scheme merged with Convolutional Neural Networks (CNN) is investigated for pedestrian recognition based on the Daimler stereo vision data sets. An independent CNN-based classifier for each imaging modality (Intensity, Depth, and Optical Flow) is handled before the fusion of its probabilistic output scores with a Multi-Layer Perceptron which provides the recognition decision. In this paper, we set out to prove that the incremental cross-modality deep learning approach enhances pedestrian recognition performances. It also outperforms state-of-the-art pedestrian classifiers on the Daimler stereo-vision data sets

Cross Training for Pedestrian recognition using Convolutional Neural networks

International audienceIn recent years, deep learning classification methods, specially Convolutional Neural Networks (CNNs), combined with multi-modality image fusion schemes have achieved remarkable performance.Hence, in this paper, we focus on improving the late-fusion scheme for pedestrian classification on the Daimler stereo vision data set.We propose cross training method in which a CNN for each independent modality (Intensity, Depth, Flow) is trained and validated on different modalities, in contrast to classical training method in which the training and validation of each CNN is on same modality. The CNN outputs are then fused by a Multi-layer Perceptron (MLP) before making the recognition decision

Système de stéréovision pour la détection d'obstacles et de véhicule en temps réel

Dans le cadre de l'aide à la conduite automobile, nous présentons deux méthodes de détection d'obstacles et de détection de véhicule à partir de notre système embarquable de stéréovision. Ces deux tâches sont effectuées en temps réel en segmentant des cartes éparses de profondeur par sélection de segments 3D. Pour la détection d'obstacles, la sélection des segments 3D s'effectue à partir du calcul de leur angle d'inclinaison. La détection de véhicule s'effectue à partir des données fournies par ARGO, le véhicule expérimental autonome développé à l'Université de Parme