Une approche non linéaire pour la reconnaissance des formes statistique: application à la céphalométrie

Barbara Romaniuk 1 Michel Desvignes 1 Julien Robiaille 1 Marinette Revenu 1 Marie-Josèphe Deshayes 2
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : Dans cet article, nous comparons deux approches, l'une linéaire, l'autre non linéaire, pour la localisation statistique de points caractéristiques sur des images 2D. Un modèle statistique est construit à partir d'un ensemble d'images expertisées, nécessitant un recalage entre images. Le recalage rigide est la solution linéaire classique, que nous comparons à une solution non linéaire : elle consiste à projeter les coordonnées des points expertisés dans un espace de dimension supérieure et à rechercher la meilleure représentation dans cet espace. La projection inverse de cette représentation moyenne assure la localisation des points caractéristiques recherchés sur une nouvelle image. Ces méthodes sont appliquées dans le cadre de la céphalométrie et les résultats illustrent la supériorité de l'approche non linéaire.
Type de document :
Communication dans un congrès
RFIA'2002 - 13e Congrès Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, 2002, Angers, France. 3, pp.829-838, 2002
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Soumis le : lundi 30 septembre 2013 - 12:49:22
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 17:45:26
Document(s) archivé(s) le : vendredi 7 avril 2017 - 04:28:08

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Barbara Romaniuk, Michel Desvignes, Julien Robiaille, Marinette Revenu, Marie-Josèphe Deshayes. Une approche non linéaire pour la reconnaissance des formes statistique: application à la céphalométrie. RFIA'2002 - 13e Congrès Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, 2002, Angers, France. 3, pp.829-838, 2002. 〈hal-00867665〉

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