Méthodes Spectrales pour la Modélisation d'Objets Articulés à Partir de Vidéos Multiples

Diana Mateus 1
1 PERCEPTION - Interpretation and Modelling of Images and Videos
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
Résumé : La capture du mouvement est un défi majeur dans le cadre de la modélisation d'objets articulés. Ce problème implique la recherche de correspondances entre objets vus dans des images différentes. On propose trois approches pour résoudre ce problème basé sur des techniques de vision par ordinateur et la théorie spectrale des graphes. La première consiste à modéliser une scène 3D à l'aide d'une collection de points. On propose deux extensions de l'algorithme de Lucas-Kanade pour tracker des caractéristiques de manière efficace et pour estimer le "scene-flow". La deuxième approche basée sur la théorie spectrale des graphes cherche à établir des correspondances entre des objets représentés par des graphes. Finalement on s'intéresse au problème de segmentation qui soit cohérente dans le temps et notre approche est basée sur une méthode de clustering spectral appliquée à une séquence temporelle.
Type de document :
Thèse
Informatique [cs]. Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG, 2009. Français
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Contributeur : Radu Horaud <>
Soumis le : jeudi 14 janvier 2010 - 11:44:04
Dernière modification le : vendredi 24 novembre 2017 - 13:27:38
Document(s) archivé(s) le : jeudi 18 octobre 2012 - 12:35:30

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Diana Mateus. Méthodes Spectrales pour la Modélisation d'Objets Articulés à Partir de Vidéos Multiples. Informatique [cs]. Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG, 2009. Français. 〈tel-00447103〉

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