Apprentissage incrémental de la saillance visuelle pour des applications robotique

Céline Craye 1, 2, 3, * David Filliat 3, 1 Jean-François Goudou 2
* Corresponding author
1 Flowers - Flowing Epigenetic Robots and Systems
Inria Bordeaux - Sud-Ouest, U2IS - Unité d'Informatique et d'Ingénierie des Systèmes
Résumé :

Nous proposons une méthode d'apprentissage incrémental de la saillance visuelle par un mécanisme d'exploration de l'environnement. Partant d'une définition géométrique de la saillance des objets, notre système observe de façon attentive et ciblée son environnement, jusqu'à découvrir des éléments saillants. Un classifieur permet alors d'apprendre les caractéristiques visuelles correspondantes afin de pouvoir ensuite prédire rapidement les positions des objets sans analyse géométrique. Notre approche a été testée sur des images RGBD, fonctionne en temps réel et dépasse plusieurs méthodes de l'état de l'art sur le contexte particulier de la détection d'objets en intérieur.

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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01161848
Contributor : Ccsd Sciencesconf.Org <>
Submitted on : Tuesday, June 9, 2015 - 11:37:18 AM
Last modification on : Monday, April 9, 2018 - 3:57:52 PM
Document(s) archivé(s) le : Tuesday, April 25, 2017 - 5:52:28 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01161848, version 1

Citation

Céline Craye, David Filliat, Jean-François Goudou. Apprentissage incrémental de la saillance visuelle pour des applications robotique. Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2015, Amiens, France. 〈hal-01161848〉

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