Mélange de Gaussiennes Photométriques pour l’Asservissement Visuel Virtuel Direct d’une Caméra Omnidirectionnelle
| Autor: | Guerbas, Seif-Eddine, Crombez, Nathan, Caron, Guillaume, Mustapha Mouaddib, El |
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| Přispěvatelé: | Modélisation, Information et Systèmes - UR UPJV 4290 (MIS), Université de Picardie Jules Verne (UPJV), Connaissance et Intelligence Artificielle Distribuées [Dijon] (CIAD), Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Université de Bourgogne (UB), Joint Robotics Laboratory [France] (CNRS-AIST JRL), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, ORASIS Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, ORASIS, Sep 2021, Revel, France |
| Popis: | International audience; Cet article traite du suivi de pose direct basé sur un modèle 3D. Nous considérons la transformation d’images omnidirectionnelles par le Mélange de Gaussiennes Photométriques (MGP) comme des caractéristiques directes. Les contributions permettent, entre autre, d’adapter l’optimisation de la pose aux caméras omnidirectionnelles et d’améliorer les règles d’initialisation et d’optimisation du paramètre d’extension du MGP. Plusieurs évaluations montrent que cette approche augmente la largeur du do- maine de convergence. L’application à des images acquises avec un robot mobile placé dans un environnement urbain, représenté par un grand nuage de points coloré en 3D, montre une robustesse significative aux grands mouvements inter-images par rapport aux approches qui utilisent directement l’intensité des pixels, en tant que caractéristique directe. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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