Segmentation des lignes et des colonnes d'une matrice : application aux séquences de navigation visuelle

Vincent Brault (1) , Adeline Leclercq-Samson (1) , Jean-Charles Quinton (1)

1 SVH - Statistique pour le Vivant et l’Homme

In the research about the autonomous vehicles, we need to synthesize large videos footage of the environment (Korrapti et al. 2013) by separating the distinct places (e.g. straight line, intersection...) (Birem et al. 2014). By summarizing the footage by a matrix of similarity between the images, the goal is to estimate the boundaries of homogeneous blocks. This problem is similar to the analyse of the biologic Hi-C data (Dixon et al. 2012) and some algorithms exist. Notably, Brault et al. (2016a) have developed a quickly seg-mentation if the matrix is block wise constant and Brault et al. (2016b) have studied a segmentation based on a rank statistic. In this talk, we compare the two procedures for the segmentation of some videos footage obtained in the framework of the autonomous vehicles. After detailing each algorithm, we will present the estimated segmentations.

Dans la recherche sur les véhicules autonomes, nous sommes souvent amenés à synthétiser de longues séquences vidéos de l'environnement (Korrapti et al. 2013) en séparant les lieux qualitativement distincts (e.g. ligne droite, intersection...) (Birem et al. 2014). En résumant la séquence par une matrice de similarité entre les images, l'objectif revient alors à estimer les frontières entre des blocs relativement homogènes. Pour répondre à cette question, il existe des algorithmes développés pour l'analyse des données Hi-C issue de la biologie (Dixon et al. 2012) dont la problématique est similaire. En particulier, Brault et al. (2016a) proposent une segmentation rapide en supposant que les observations sont constantes par bloc et Brault et al. (2016b) étudient une segmentation fondée sur des statistiques de rang que nous proposons d'utiliser. Dans cet exposé, nous proposons de comparer les deux procédures dans le cas particulier de la segmentation de séquences vidéo obtenues dans le cadre de l'étude sur les véhicules autonomes. Après avoir rappelé le principe de chaque méthode, nous montrerons les segmentations obtenues.

Mots clés: Break-points; non parametric statistic; Dynamic programming algorithm

Mots clés: LASSO; Algorithme de programmation dynamique; Segmentation; Statistique non paramétrique

Domaines: Applications [stat.AP]; Méthodologie [stat.ME]

Vincent Brault, Adeline Leclercq-Samson, Jean-Charles Quinton. Segmentation des lignes et des colonnes d'une matrice : application aux séquences de navigation visuelle. 49èmes Journées de Statistique, Société Française de Statistique, May 2017, Avignon, France. ⟨hal-01510939⟩