Modélisation probabiliste pour la segmentation multi-vues

Abdelaziz Djelouah 1 Jean-Sébastien Franco 1 Edmond Boyer 1 Francois Le Clerc 2 Patrick Pérez 3
1 MORPHEO - Capture and Analysis of Shapes in Motion
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
3 Technicolor Imaging Science Lab
Technicolor R & I [Cesson Sévigné]
Résumé : Dans cet article nous abordons le problème de la segmentation multi-vues d'un objet vue par un ensemble de caméras calibrées. La principale difficulté est de formuler au mieux les contraintes inter-vues afin de propager un maximum d'information sur la segmentation de l'objet avec une complexité réduite. Pour cela, nous proposons un modèle probabiliste basé sur l'idée qu'examiner les informations à la projection d'un ensemble épars d'échantillons de points 3D doit être suffisant pour résoudre le problème de segmentation multi-vues. L'algorithme proposé classe chaque point comme "vide" s'il se projette sur une région du fond et "occupé" s'il se projette sur une région avant-plan dans toutes les vues. L'étude présente aussi un ensemble d'expérimentations qui valident l'approche proposée, avec des résultats équivalents à l'état de l'art et une complexité réduite.
Type de document :
Communication dans un congrès
ORASIS - Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2013, Cluny, France
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Contributeur : Cédric Demonceaux <>
Soumis le : mercredi 5 juin 2013 - 16:29:03
Dernière modification le : mercredi 29 juillet 2015 - 01:23:07
Document(s) archivé(s) le : vendredi 6 septembre 2013 - 04:13:19

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Abdelaziz Djelouah, Jean-Sébastien Franco, Edmond Boyer, Francois Le Clerc, Patrick Pérez. Modélisation probabiliste pour la segmentation multi-vues. ORASIS - Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2013, Cluny, France. <hal-00830762>

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