Serveur d'exploration sur la recherche en informatique en Lorraine

Attention, ce site est en cours de développement !
Attention, site généré par des moyens informatiques à partir de corpus bruts.
Les informations ne sont donc pas validées.

Une méthode statistique robuste à deux niveaux pour le recalage temporel à partir de primitives de type différent

Identifieur interne : 000B79 ( PascalFrancis/Corpus ); précédent : 000B78; suivant : 000B80

Une méthode statistique robuste à deux niveaux pour le recalage temporel à partir de primitives de type différent

Auteurs : G. Simon ; M.-O. Berger

Source :

RBID : Pascal:98-0522532

Descripteurs français

English descriptors

Abstract

Nous présentons un système de recalage temporel 3D/ 2D, capable de suivre dans une séquence d'images un objet 3D dont le modèle est connu. Il comporte le suivi des primitives, le calcul du point de vue et la mise à jour des primitives visibles. Le coeur de notre système est la méthode de calcul du point de vue, qui prend en compte de façon très robuste des primitives de type différent (points, droites et courbes 3D non nécessairement définies paramétriquement) et est capable de donner une estimation correcte du point de vue même lorsque des erreurs de suivi se produisent. Nous montrons la fiabilité de notre système dans le cadre d'un projet de réalité augmentée.

Notice en format standard (ISO 2709)

Pour connaître la documentation sur le format Inist Standard.

pA  
A08 01  1  FRE  @1 Une méthode statistique robuste à deux niveaux pour le recalage temporel à partir de primitives de type différent
A09 01  1  FRE  @1 RFIA'98 : reconnaissance des formes et intelligence artificielle : Clermont ferrand, 20-22 janvier 1998
A11 01  1    @1 SIMON (G.)
A11 02  1    @1 BERGER (M.-O.)
A14 01      @1 CRIN-CNRS & INRIA Lorraine, Bâtiment LORIA, BP 239 @2 54506 Vandœuvre-lès-Nancy @3 FRA @Z 1 aut. @Z 2 aut.
A18 01  1    @1 Association française d'intelligence artificielle @2 Chambéry @3 FRA @9 patr.
A18 02  1    @1 Association française pour la cybernétique économique et technique @2 Paris @3 FRA @9 patr.
A20       @1 183-192
A21       @1 1997
A23 01      @0 FRE
A24 01      @0 eng
A25 01      @1 AFCET @2 Paris
A30 01  1  FRE  @1 Reconnaissance des formes et intelligence artificielle. Congrès @2 11 @3 Clermont Ferrand FRA @4 1998-01-20
A43 01      @1 INIST @2 Y 31889 @5 354000076387380560
A44       @0 0000 @1 © 1998 INIST-CNRS. All rights reserved.
A45       @0 22 ref.
A47 01  1    @0 98-0522532
A60       @1 C
A61       @0 A
A66 01      @0 FRA
A68 01  1  ENG  @1 A two-stage robust statistical method for temporal registration from features of various type
C01 01    FRE  @0 Nous présentons un système de recalage temporel 3D/ 2D, capable de suivre dans une séquence d'images un objet 3D dont le modèle est connu. Il comporte le suivi des primitives, le calcul du point de vue et la mise à jour des primitives visibles. Le coeur de notre système est la méthode de calcul du point de vue, qui prend en compte de façon très robuste des primitives de type différent (points, droites et courbes 3D non nécessairement définies paramétriquement) et est capable de donner une estimation correcte du point de vue même lorsque des erreurs de suivi se produisent. Nous montrons la fiabilité de notre système dans le cadre d'un projet de réalité augmentée.
C02 01  X    @0 001D02C03
C03 01  X  FRE  @0 Méthode statistique @5 01
C03 01  X  ENG  @0 Statistical method @5 01
C03 01  X  SPA  @0 Método estadístico @5 01
C03 02  X  FRE  @0 Vision ordinateur @5 02
C03 02  X  ENG  @0 Computer vision @5 02
C03 02  X  SPA  @0 Visión ordenador @5 02
C03 03  X  FRE  @0 Analyse image @5 03
C03 03  X  ENG  @0 Image analysis @5 03
C03 03  X  SPA  @0 Análisis imagen @5 03
C03 04  X  FRE  @0 Séquence image @5 04
C03 04  X  ENG  @0 Image sequence @5 04
C03 04  X  SPA  @0 Secuencia imagen @5 04
C03 05  X  FRE  @0 Interprétation image @5 05
C03 05  X  ENG  @0 Image interpretation @5 05
C03 05  X  SPA  @0 Interpretación imágen @5 05
C03 06  X  FRE  @0 Compréhension image @5 06
C03 06  X  ENG  @0 Image comprehension @5 06
C03 06  X  SPA  @0 Comprensión imagen @5 06
C03 07  3  FRE  @0 Positionnement image @5 07
C03 07  3  ENG  @0 Image registration @5 07
N21       @1 341

Format Inist (serveur)

NO : PASCAL 98-0522532 INIST
FT : Une méthode statistique robuste à deux niveaux pour le recalage temporel à partir de primitives de type différent
ET : (A two-stage robust statistical method for temporal registration from features of various type)
AU : SIMON (G.); BERGER (M.-O.)
AF : CRIN-CNRS & INRIA Lorraine, Bâtiment LORIA, BP 239/54506 Vandœuvre-lès-Nancy/France (1 aut., 2 aut.)
DT : Congrès; Niveau analytique
SO : Reconnaissance des formes et intelligence artificielle. Congrès/11/1998-01-20/Clermont Ferrand FRA; France; Paris: AFCET; Da. 1997; Pp. 183-192
LA : Français
FA : Nous présentons un système de recalage temporel 3D/ 2D, capable de suivre dans une séquence d'images un objet 3D dont le modèle est connu. Il comporte le suivi des primitives, le calcul du point de vue et la mise à jour des primitives visibles. Le coeur de notre système est la méthode de calcul du point de vue, qui prend en compte de façon très robuste des primitives de type différent (points, droites et courbes 3D non nécessairement définies paramétriquement) et est capable de donner une estimation correcte du point de vue même lorsque des erreurs de suivi se produisent. Nous montrons la fiabilité de notre système dans le cadre d'un projet de réalité augmentée.
CC : 001D02C03
FD : Méthode statistique; Vision ordinateur; Analyse image; Séquence image; Interprétation image; Compréhension image; Positionnement image
ED : Statistical method; Computer vision; Image analysis; Image sequence; Image interpretation; Image comprehension; Image registration
SD : Método estadístico; Visión ordenador; Análisis imagen; Secuencia imagen; Interpretación imágen; Comprensión imagen
LO : INIST-Y 31889.354000076387380560
ID : 98-0522532

Links to Exploration step

Pascal:98-0522532

Le document en format XML

<record>
<TEI>
<teiHeader>
<fileDesc>
<titleStmt>
<title xml:lang="fr" level="a">Une méthode statistique robuste à deux niveaux pour le recalage temporel à partir de primitives de type différent</title>
<author>
<name sortKey="Simon, G" sort="Simon, G" uniqKey="Simon G" first="G." last="Simon">G. Simon</name>
<affiliation>
<inist:fA14 i1="01">
<s1>CRIN-CNRS & INRIA Lorraine, Bâtiment LORIA, BP 239</s1>
<s2>54506 Vandœuvre-lès-Nancy</s2>
<s3>FRA</s3>
<sZ>1 aut.</sZ>
<sZ>2 aut.</sZ>
</inist:fA14>
</affiliation>
</author>
<author>
<name sortKey="Berger, M O" sort="Berger, M O" uniqKey="Berger M" first="M.-O." last="Berger">M.-O. Berger</name>
<affiliation>
<inist:fA14 i1="01">
<s1>CRIN-CNRS & INRIA Lorraine, Bâtiment LORIA, BP 239</s1>
<s2>54506 Vandœuvre-lès-Nancy</s2>
<s3>FRA</s3>
<sZ>1 aut.</sZ>
<sZ>2 aut.</sZ>
</inist:fA14>
</affiliation>
</author>
</titleStmt>
<publicationStmt>
<idno type="wicri:source">INIST</idno>
<idno type="inist">98-0522532</idno>
<date when="1997">1997</date>
<idno type="stanalyst">PASCAL 98-0522532 INIST</idno>
<idno type="RBID">Pascal:98-0522532</idno>
<idno type="wicri:Area/PascalFrancis/Corpus">000B79</idno>
</publicationStmt>
<sourceDesc>
<biblStruct>
<analytic>
<title xml:lang="fr" level="a">Une méthode statistique robuste à deux niveaux pour le recalage temporel à partir de primitives de type différent</title>
<author>
<name sortKey="Simon, G" sort="Simon, G" uniqKey="Simon G" first="G." last="Simon">G. Simon</name>
<affiliation>
<inist:fA14 i1="01">
<s1>CRIN-CNRS & INRIA Lorraine, Bâtiment LORIA, BP 239</s1>
<s2>54506 Vandœuvre-lès-Nancy</s2>
<s3>FRA</s3>
<sZ>1 aut.</sZ>
<sZ>2 aut.</sZ>
</inist:fA14>
</affiliation>
</author>
<author>
<name sortKey="Berger, M O" sort="Berger, M O" uniqKey="Berger M" first="M.-O." last="Berger">M.-O. Berger</name>
<affiliation>
<inist:fA14 i1="01">
<s1>CRIN-CNRS & INRIA Lorraine, Bâtiment LORIA, BP 239</s1>
<s2>54506 Vandœuvre-lès-Nancy</s2>
<s3>FRA</s3>
<sZ>1 aut.</sZ>
<sZ>2 aut.</sZ>
</inist:fA14>
</affiliation>
</author>
</analytic>
</biblStruct>
</sourceDesc>
</fileDesc>
<profileDesc>
<textClass>
<keywords scheme="KwdEn" xml:lang="en">
<term>Computer vision</term>
<term>Image analysis</term>
<term>Image comprehension</term>
<term>Image interpretation</term>
<term>Image registration</term>
<term>Image sequence</term>
<term>Statistical method</term>
</keywords>
<keywords scheme="Pascal" xml:lang="fr">
<term>Méthode statistique</term>
<term>Vision ordinateur</term>
<term>Analyse image</term>
<term>Séquence image</term>
<term>Interprétation image</term>
<term>Compréhension image</term>
<term>Positionnement image</term>
</keywords>
</textClass>
</profileDesc>
</teiHeader>
<front>
<div type="abstract" xml:lang="fr">Nous présentons un système de recalage temporel 3D/ 2D, capable de suivre dans une séquence d'images un objet 3D dont le modèle est connu. Il comporte le suivi des primitives, le calcul du point de vue et la mise à jour des primitives visibles. Le coeur de notre système est la méthode de calcul du point de vue, qui prend en compte de façon très robuste des primitives de type différent (points, droites et courbes 3D non nécessairement définies paramétriquement) et est capable de donner une estimation correcte du point de vue même lorsque des erreurs de suivi se produisent. Nous montrons la fiabilité de notre système dans le cadre d'un projet de réalité augmentée.</div>
</front>
</TEI>
<inist>
<standard h6="B">
<pA>
<fA08 i1="01" i2="1" l="FRE">
<s1>Une méthode statistique robuste à deux niveaux pour le recalage temporel à partir de primitives de type différent</s1>
</fA08>
<fA09 i1="01" i2="1" l="FRE">
<s1>RFIA'98 : reconnaissance des formes et intelligence artificielle : Clermont ferrand, 20-22 janvier 1998</s1>
</fA09>
<fA11 i1="01" i2="1">
<s1>SIMON (G.)</s1>
</fA11>
<fA11 i1="02" i2="1">
<s1>BERGER (M.-O.)</s1>
</fA11>
<fA14 i1="01">
<s1>CRIN-CNRS & INRIA Lorraine, Bâtiment LORIA, BP 239</s1>
<s2>54506 Vandœuvre-lès-Nancy</s2>
<s3>FRA</s3>
<sZ>1 aut.</sZ>
<sZ>2 aut.</sZ>
</fA14>
<fA18 i1="01" i2="1">
<s1>Association française d'intelligence artificielle</s1>
<s2>Chambéry</s2>
<s3>FRA</s3>
<s9>patr.</s9>
</fA18>
<fA18 i1="02" i2="1">
<s1>Association française pour la cybernétique économique et technique</s1>
<s2>Paris</s2>
<s3>FRA</s3>
<s9>patr.</s9>
</fA18>
<fA20>
<s1>183-192</s1>
</fA20>
<fA21>
<s1>1997</s1>
</fA21>
<fA23 i1="01">
<s0>FRE</s0>
</fA23>
<fA24 i1="01">
<s0>eng</s0>
</fA24>
<fA25 i1="01">
<s1>AFCET</s1>
<s2>Paris</s2>
</fA25>
<fA30 i1="01" i2="1" l="FRE">
<s1>Reconnaissance des formes et intelligence artificielle. Congrès</s1>
<s2>11</s2>
<s3>Clermont Ferrand FRA</s3>
<s4>1998-01-20</s4>
</fA30>
<fA43 i1="01">
<s1>INIST</s1>
<s2>Y 31889</s2>
<s5>354000076387380560</s5>
</fA43>
<fA44>
<s0>0000</s0>
<s1>© 1998 INIST-CNRS. All rights reserved.</s1>
</fA44>
<fA45>
<s0>22 ref.</s0>
</fA45>
<fA47 i1="01" i2="1">
<s0>98-0522532</s0>
</fA47>
<fA60>
<s1>C</s1>
</fA60>
<fA61>
<s0>A</s0>
</fA61>
<fA66 i1="01">
<s0>FRA</s0>
</fA66>
<fA68 i1="01" i2="1" l="ENG">
<s1>A two-stage robust statistical method for temporal registration from features of various type</s1>
</fA68>
<fC01 i1="01" l="FRE">
<s0>Nous présentons un système de recalage temporel 3D/ 2D, capable de suivre dans une séquence d'images un objet 3D dont le modèle est connu. Il comporte le suivi des primitives, le calcul du point de vue et la mise à jour des primitives visibles. Le coeur de notre système est la méthode de calcul du point de vue, qui prend en compte de façon très robuste des primitives de type différent (points, droites et courbes 3D non nécessairement définies paramétriquement) et est capable de donner une estimation correcte du point de vue même lorsque des erreurs de suivi se produisent. Nous montrons la fiabilité de notre système dans le cadre d'un projet de réalité augmentée.</s0>
</fC01>
<fC02 i1="01" i2="X">
<s0>001D02C03</s0>
</fC02>
<fC03 i1="01" i2="X" l="FRE">
<s0>Méthode statistique</s0>
<s5>01</s5>
</fC03>
<fC03 i1="01" i2="X" l="ENG">
<s0>Statistical method</s0>
<s5>01</s5>
</fC03>
<fC03 i1="01" i2="X" l="SPA">
<s0>Método estadístico</s0>
<s5>01</s5>
</fC03>
<fC03 i1="02" i2="X" l="FRE">
<s0>Vision ordinateur</s0>
<s5>02</s5>
</fC03>
<fC03 i1="02" i2="X" l="ENG">
<s0>Computer vision</s0>
<s5>02</s5>
</fC03>
<fC03 i1="02" i2="X" l="SPA">
<s0>Visión ordenador</s0>
<s5>02</s5>
</fC03>
<fC03 i1="03" i2="X" l="FRE">
<s0>Analyse image</s0>
<s5>03</s5>
</fC03>
<fC03 i1="03" i2="X" l="ENG">
<s0>Image analysis</s0>
<s5>03</s5>
</fC03>
<fC03 i1="03" i2="X" l="SPA">
<s0>Análisis imagen</s0>
<s5>03</s5>
</fC03>
<fC03 i1="04" i2="X" l="FRE">
<s0>Séquence image</s0>
<s5>04</s5>
</fC03>
<fC03 i1="04" i2="X" l="ENG">
<s0>Image sequence</s0>
<s5>04</s5>
</fC03>
<fC03 i1="04" i2="X" l="SPA">
<s0>Secuencia imagen</s0>
<s5>04</s5>
</fC03>
<fC03 i1="05" i2="X" l="FRE">
<s0>Interprétation image</s0>
<s5>05</s5>
</fC03>
<fC03 i1="05" i2="X" l="ENG">
<s0>Image interpretation</s0>
<s5>05</s5>
</fC03>
<fC03 i1="05" i2="X" l="SPA">
<s0>Interpretación imágen</s0>
<s5>05</s5>
</fC03>
<fC03 i1="06" i2="X" l="FRE">
<s0>Compréhension image</s0>
<s5>06</s5>
</fC03>
<fC03 i1="06" i2="X" l="ENG">
<s0>Image comprehension</s0>
<s5>06</s5>
</fC03>
<fC03 i1="06" i2="X" l="SPA">
<s0>Comprensión imagen</s0>
<s5>06</s5>
</fC03>
<fC03 i1="07" i2="3" l="FRE">
<s0>Positionnement image</s0>
<s5>07</s5>
</fC03>
<fC03 i1="07" i2="3" l="ENG">
<s0>Image registration</s0>
<s5>07</s5>
</fC03>
<fN21>
<s1>341</s1>
</fN21>
</pA>
</standard>
<server>
<NO>PASCAL 98-0522532 INIST</NO>
<FT>Une méthode statistique robuste à deux niveaux pour le recalage temporel à partir de primitives de type différent</FT>
<ET>(A two-stage robust statistical method for temporal registration from features of various type)</ET>
<AU>SIMON (G.); BERGER (M.-O.)</AU>
<AF>CRIN-CNRS & INRIA Lorraine, Bâtiment LORIA, BP 239/54506 Vandœuvre-lès-Nancy/France (1 aut., 2 aut.)</AF>
<DT>Congrès; Niveau analytique</DT>
<SO>Reconnaissance des formes et intelligence artificielle. Congrès/11/1998-01-20/Clermont Ferrand FRA; France; Paris: AFCET; Da. 1997; Pp. 183-192</SO>
<LA>Français</LA>
<FA>Nous présentons un système de recalage temporel 3D/ 2D, capable de suivre dans une séquence d'images un objet 3D dont le modèle est connu. Il comporte le suivi des primitives, le calcul du point de vue et la mise à jour des primitives visibles. Le coeur de notre système est la méthode de calcul du point de vue, qui prend en compte de façon très robuste des primitives de type différent (points, droites et courbes 3D non nécessairement définies paramétriquement) et est capable de donner une estimation correcte du point de vue même lorsque des erreurs de suivi se produisent. Nous montrons la fiabilité de notre système dans le cadre d'un projet de réalité augmentée.</FA>
<CC>001D02C03</CC>
<FD>Méthode statistique; Vision ordinateur; Analyse image; Séquence image; Interprétation image; Compréhension image; Positionnement image</FD>
<ED>Statistical method; Computer vision; Image analysis; Image sequence; Image interpretation; Image comprehension; Image registration</ED>
<SD>Método estadístico; Visión ordenador; Análisis imagen; Secuencia imagen; Interpretación imágen; Comprensión imagen</SD>
<LO>INIST-Y 31889.354000076387380560</LO>
<ID>98-0522532</ID>
</server>
</inist>
</record>

Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)

EXPLOR_STEP=$WICRI_ROOT/Wicri/Lorraine/explor/InforLorV4/Data/PascalFrancis/Corpus
HfdSelect -h $EXPLOR_STEP/biblio.hfd -nk 000B79 | SxmlIndent | more

Ou

HfdSelect -h $EXPLOR_AREA/Data/PascalFrancis/Corpus/biblio.hfd -nk 000B79 | SxmlIndent | more

Pour mettre un lien sur cette page dans le réseau Wicri

{{Explor lien
   |wiki=    Wicri/Lorraine
   |area=    InforLorV4
   |flux=    PascalFrancis
   |étape=   Corpus
   |type=    RBID
   |clé=     Pascal:98-0522532
   |texte=   Une méthode statistique robuste à deux niveaux pour le recalage temporel à partir de primitives de type différent
}}

Wicri

This area was generated with Dilib version V0.6.33.
Data generation: Mon Jun 10 21:56:28 2019. Site generation: Fri Feb 25 15:29:27 2022