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Conference papers

Une approche multi-agent pour la segmentation d'images de profondeur

Résumé : Dans cet article, nous présentons et nous évaluons une approche multi-agent pour la segmentation d’images de profondeur. L’approche consiste en l’utilisation d’une population d’agents autonomes pour la segmentation d’une image de profondeur en ses différentes régions planes. Les agents s’adaptent aux régions sur lesquelles ils se déplacent, puis effectuent des actions coopératives et compétitives produisant une segmentation collective de l’image. Un champ de potentiel artificiel est introduit afin de coordonner les mouvements des agents et de leur permettre de s’organiser autour des pixels d’intérêt. Les résultats expérimentaux obtenus par des images réelles montrent le potentiel de l’approche proposée pour l’analyse des images de profondeurs, et ce vis-à-vis de l’efficacité de segmentation et de la fiabilité des résultats.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01302992
Contributor : Lip6 Publications <>
Submitted on : Thursday, December 12, 2019 - 10:38:37 AM
Last modification on : Saturday, October 24, 2020 - 11:18:02 PM
Long-term archiving on: : Friday, March 13, 2020 - 9:18:25 PM

File

Michel_19.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : hal-01302992, version 1

Citation

Smaine Mazouzi, Zahia Guessoum, Fabien Michel. Une approche multi-agent pour la segmentation d'images de profondeur. Reconnaissances des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2008, Amiens, France. pp.121-133. ⟨hal-01302992⟩

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