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L'objectif de la vision artificielle est la perception et l'interprétation automatique de l'univers observé par un système muni d'une ou plusieurs caméras. Domaine d'investigation récent, elle rencontre un spectre de problèmes étonnant dont la majorité n'est pas encore résolu de manière fiable. Très généralement, il va s'agir pour l'ordinateur (comme c'est le cas pour l'oeil humain) d'inférer la géométrie de la surface en trois dimensions des objets présents à partir du contenu bidimensionnel de la ou des images enregistrées. Depuis quelques décennies, les chercheurs tentent de construire des systèmes de perception fonctionnant à partir de données enregistrées pas des caméra vidéo. Cet ouvrage présente quelques outils issus d'avancées récentes obtenues dans ce domaines. Ainsi, la première partie de cet ouvrage comprend trois chapitres consacrés au problème de l'étalonnage ou de l'auto-étalonnage des capteurs vidéos. La deuxième partie concerne essentiellement l'estimation de la position relative objet/capteur en introduisant des connaissances a priori (modèle CAO de l'objet). La troisième partie aborde en deux chapitres la question de l'inférence d'informations volumiques. Enfin, la reconnaissance des formes dans les images est au coeur de la dernière partie.
Sommaire
Introduction. Étalonnage et auto-étalonnage. Étalonnage des capteurs de vision -J-M Lavest, G. Rives. Auto-étalonnage des capteurs vidéo -R. Deriche. Déplacements spécifiques pour l'auto-étalonnage -D. Lingrand, F. Gaspard, T. Viéville. Localisation. Outils pour la localisation -M. Dhome, J-T Lapresté. Reconstruction. Reconstruction de scènes 3D à partir de vues multiples -L. Quan, L. Morin, L. Oisel. Reconstruction 3D par vision dynamique active -E. Marchand, F. Chaumette. Reconnaissance. Reconnaissance des formes dans les images -P. Gros, C. Schmid. Reconnaissance d'objet volumiques -F. Jurie. Index.
