En mouvement, du modèle à la puce : Pour des systèmes de vision polyvalents et performants.

Résumé : Même s'il n'existe toujours pas de système visuel artificiel dont les performances soient comparables à notre vision biologique quant à sa diversité et ses capacités d'adaptation, les progrès réalisés au cours des dernières décennies dans les domaines du traitement et de l'interprétation automatique d'images et de vidéos sont considérables. De nombreux succès ont été obtenus dans des applications diverses et souvent inattendues. Le contexte actuel est celui d'un domaine fortement concurrentiel à la fois sur les plans académique et industriel. La puissance de calcul disponible sur n'importe quel processeur récent, et la multiplication des bibliothèques logicielles de traitement d'images permettent même aux amateurs de construire leur application à un niveau fonctionnel. Mais cette logique modulaire a ses limites, d'abord pour les applications embarquées qui exigent une optimisation des performances aussi globale que possible, mais aussi parce qu'il est indispensable de revisiter en permanence les briques existantes et d'en imaginer de nouvelles, surtout dans un contexte où l'évolution des architectures sur étagère ne se résume plus à une augmentation de la fréquence d'horloge et des tailles mémoire, mais affecte la nature du parallélisme, les hiérarchies mémoire, la topologie, etc. Ma recherche vise à améliorer les performances d'un Système de Vision en le considérant dans son ensemble, depuis le modèle de représentation, les algorithmes et les structures de données, jusqu'à l'implantation parallèle sur un système de Vision embarqué. Mon objectif est d'améliorer l'autonomie des Systèmes de Vision, aussi bien du point de vue énergétique (efficacité), que fonctionnel (robustesse). Mes contributions ont touché essentiellement au Traitement d'Images et à la Vision précoce, et se répartissent dans les trois thématiques suivantes : * Représentation et Traitement des Images : Je m'intéresse aux modèles de représentation de l'information visuelle~: géométriques, statistiques, discrets... ainsi qu'aux structures de données et aux algorithmes de traitement associés. * Analyse du Mouvement : Je recherche les algorithmes les plus efficaces pour extraire d'une vidéo les informations de mouvement les plus pertinentes du point de vue de la surveillance ou de la navigation. * Systèmes de Vision Embarqués : Je cherche à exploiter de façon optimale une architecture parallèle en adaptant les algorithmes de vision à la puissance de calcul et au flux de données disponibles.
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Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université Pierre et Marie Curie (Paris 6), 2012
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Contributeur : Antoine Manzanera <>
Soumis le : lundi 23 février 2015 - 16:48:16
Dernière modification le : jeudi 5 janvier 2017 - 01:52:35
Document(s) archivé(s) le : jeudi 28 mai 2015 - 16:30:46

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Antoine Manzanera. En mouvement, du modèle à la puce : Pour des systèmes de vision polyvalents et performants.. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université Pierre et Marie Curie (Paris 6), 2012. 〈tel-01119665〉

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