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SYS-844 Vision par ordinateur Professeur: Richard Lepage Département de génie de la production automatisée Livia.

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1 SYS-844 Vision par ordinateur Professeur: Richard Lepage Département de génie de la production automatisée Livia

2 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 2 n Collaborateurs u Pierre Gravel LIO (CHUM-ETS) Ajout de plusieurs acétates Approche MatLab u Normand Grégoire Étudiant Ph.D. Forensight Matériel de laboratoire

3 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 3 Cours #1: Plan n Syllabus du cours n Plan détaillé n Formation des équipes (durant la pause) n Introduction à la vision informatique

4 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 4 Syllabus

5 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 5

6 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 6

7 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 7

8 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 8

9 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 9

10 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Plan détaillé

11 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 11

12 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 12

13 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 13

14 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 14

15 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 15

16 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 16

17 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Introduction à la vision informatique

18 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Vision artificielle Un système de vision artificielle capte une scène tridimensionnelle et la traduit en une ou plusieurs images n Objectifs u Reconnaître et localiser les objets présents dans la scène

19 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Quelques applications n Robot dans un milieu hostile n Inspection industrielle n Télédétection n Imagerie médicale n Reconnaissance de forme n Aérospatiale

20 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Neurologie n Psychologie n Biologie n Traitement de signal n Réalité virtuelle n Archéologie n Géologie n Géophysique n Hydrologie

21 Imagerie médicale et sécurité Limage de la rétine humaine est traitée afin den rehausser le contraste. Limage résultante peut ensuite être utilisée en ophtalmologie ou en reconnaissance de la personne.

22 Imagerie médicale Rehaussement du contraste dune radiographie de la cage thoracique

23 Imagerie médicale Détection des tumeurs cancéreuses à partir dune mammographie (Rayons X)

24 Imagerie médicale Recherche de lésions ou danomalies dans le cerveau (images en RMN)

25 Imagerie médicale Reconstruction 3D du cerveau à partir dimages en RMN

26 Traitement de signal Amélioration dimages (dégradation inconnue)

27 Traitement de signal Restauration dimages (dégradation connue)

28 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Interprétation des images n Quelle information est utilisée? n Comment place-t-on des étiquettes? n Peut-on déduire la forme 3D? Comment? n Importance du contexte n Le but de lobservation influence-t-il linterprétation? n Rôle des connaissances a priori

29 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n maison

30 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n corvette

31 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Ville de San Francisco

32 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n mandrill (singe)

33 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Ava Gardner

34 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Résonnance magnétique

35 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Nébuleuse du cheval Information utilisée: contraste ? Arêtes?

36 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Reconnaissance des visages Mandrill (singe) Penelope Cruz

37 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Photo aérienne

38 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Approches en vision n Approche computationnelle u Image structure Le processus de vision est divisé en plusieurs niveaux de représentation. Des algorithmes permettent de passer dun niveau au suivant

39 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 39

40 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Approche basée sur les connaissances u Image structure

41 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 41

42 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 42

43 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Vision appliquée (ou industrielle) u Image fonction

44 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Difficultées n Variations naturelles dans une même catégorie dobjet u Ex.:maison chaise n Grande quantité de données à traiter u Image faible résolution N/B 128x128 16Ko u Image haute résolution couleur 512x512x3 750Ko u Image caméra numérique 2592x1944 pix 15,1Mo u Mouvement (30 im./s) 560Ko 22.5 Mo

45 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Variations dans le processus de formation de limage u Éclairage u Distorsion de perspective u Occlusion u Point dobservation u Qualité du capteur u Qualité du système optique

46 SYS-844 Hiver 2005 Cours # u Capteurs Appareil photo Caméra Stéréo Caméra 3D Capteurs dans des bandes non- visibles Radarsat

47 SYS-844 Hiver 2005 Cours # u Perspective u Occlusion

48 SYS-844 Hiver 2005 Cours # u Contexte La vision comme un problème dIA

49 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 49

50 SYS-844 Hiver 2005 Cours # u Contexte Influence

51 SYS-844 Hiver 2005 Cours # u Contexte Influence (bis)

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54 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Système de vision à base de connaissance

55 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Type de connaissances requises n Connaissances déclaratives u attributs des objets: couleur, texture, forme, etc. u relations fonctionnelles et spatiales entre les composantes des objets u structure n Connaissances procédurales u mécanismes de contrôle comment reconnaître un objet comment utiliser le contexte comment contourner leffet des occlusions comment relier léchelle sur limage à léchelle physique de lobjet

56 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Mesures sur limage u caractéristiques spectrales brillance contraste couleur u contour 2D u segments de ligne ou de courbe u effets de perspective u ombrage, spot lumineux u flux optique (mouvement) u stéréoscopie

57 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Inférences de haut niveau u continuité de surface et connexité u volume 3D u côtés et surfaces cachées u identification (étiquette, nom) u dimensions absolues u propriétés fonctionnelles u utilisation

58 SYS-844 Hiver 2005 Cours # Niveaux dabstraction en vision n Niveau bas: image u Algos:extraction darêtes régions n Niveau intermédiaire: éléments symboliques u représentation symbolique u génération de carac. + abstraites n Haut niveau: interprétation u représenter objets, partie dobjet u mécanismes dinférence u interprétation partielle

59 SYS-844 Hiver 2005 Cours # IMAGE descrip. Interm. connaissance

60 SYS-844 Hiver 2005 Cours #1 - 60

61 SYS-844 Hiver 2005 Cours # n Niveaux dabstraction


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