La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Mise en correspondance et Reconnaissance Cordelia Schmid

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Mise en correspondance et Reconnaissance Cordelia Schmid"— Transcription de la présentation:

1 Mise en correspondance et Reconnaissance Cordelia Schmid

2 Organisation du cours 8 séance de 1.5 heures Examen écrit

3 Contenu du cours Mise en correspondance dimages Reconnaissance dun même objet ou dune même scène Reconnaissance de classes dobjets / recherche dimages similaires

4 Mise en correspondance dimages Trouver lendroit correspondant

5 Mise en correspondance dimages Mise en correspondance de primitives –points dintérêt –segments / contours –régions Mise en correspondance dense –chaque pixel est apparié

6 Points dintérêt

7 Mise en correspondance Applications : –Reconstruction –Localisation –Reconnaissance

8 Changement de point de vue (changement 3D) Difficulté

9 Changement de point de vue (changement 3D) Transformation image (rotation, changement déchelle) Difficulté

10 Changement de point de vue (changement 3D) Transformation image (rotation, changement déchelle) Changement dillumination Difficulté

11 Changement de point de vue (changement 3D) Transformation image (rotation, changement déchelle) Changement dillumination Occultation / changement de la scène Difficulté

12 Contenu du cours Mise en correspondance dimages Reconnaissance dun même objet ou dune même scène Reconnaissance de classes dobjets / recherche dimages similaires

13 ? Reconnaissance dobjets –recherche de limage du même objet / scène –problème : faux appariements, compléxité

14 Exemple Reconnaissance de visage : identification dune personne

15 Exemple Reconnaissance dune scène dextérieur … –rotation image –facteur déchelle de 4 –visibilité partielle

16 Reconnaissance Applications –reconnaissance de visages –reconnaissance dempreintes digitales –vérification du copyright pour des logos –collection de photos personelles –structuration de la vidéo Reconnaissance dobjets 2D / objets planaires Reconnaissance dobjets 3D

17 Difficultés rotation image Transformations image (rotation, échelle)

18 Difficultés changement déchelle Transformations image (rotation, échelle)

19 Difficultés Transformations image (rotation, échelle) Changement de luminosité

20 Difficultés Transformations image (rotation, échelle) Changement de luminosité Visibilité partielle / occultation

21 Difficultés Transformations image (rotation, échelle) Changement de luminosité Visibilité partielle / occultation Clutter (objets supplémentaires)

22 Difficultés Transformations image (rotation, échelle) Changement de luminosité Visibilité partielle / occultation Clutter (objets supplémentaires) Objets 3D

23 Difficultés Transformations image (rotation, échelle) Changement de luminosité Visibilité partielle / occultation Clutter (objets supplémentaires) Objets 3D Nombre dimages important dans la base

24 Contenu du cours Mise en correspondance dimages Reconnaissance dun même objet ou dune même scène Reconnaissance de classes dobjets / recherche dimages similaires

25 Reconnaissance Recherche dimages similaires –histogramme de couleurs Reconnaissance de classes dobjets –recherche de visages

26 Histogramme de couleurs Recherche dimages avec des couleurs similaires

27 Reconnaissance de classes dobjets Recherche de visages

28 Reconnaissance de classes dobjets Recherche de visages –capturer les variations dapparence, apprendre un modèle visuel

29 Applications Première étape de la reconnaisse de visages Recherche sur le web Agence de presse Interpretation dune video, de lenvironnement etc.

30 Difficultés cf. reconnaissance dobjets choix des caractéristiques et de la mesure de similarité capturer les variations intra-class


Télécharger ppt "Mise en correspondance et Reconnaissance Cordelia Schmid"

Présentations similaires


Annonces Google