Génération d'hypothèses de façades utilisant des critères contextuels et structurels

Antoine Fond 1, 2, 3, * Marie-Odile Berger 2, 3 Gilles Simon 1, 2, 3
* Auteur correspondant
3 MAGRIT - Visual Augmentation of Complex Environments
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - ALGO - Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry
Résumé : Dans cet article nous nous intéressons à la détection de façades dans le but d'améliorer la mise en correspon-dance image/modèle de bâtiments pour le calcul de pose en milieux urbain. Après une étape de rectification automa-tique, nous employons un schéma en deux étapes. Premiè-rement une cascade de classifieurs LogitBoost basés sur des indices simples faisant intervenir le contexte local sé-lectionne quelques fenêtres parmi un ensemble de fenêtres tirées selon une distribution a priori. Ces façades poten-tielles sont ensuite décrites plus structurellement par leur représentation de Haar-Fourier. Elles sont finalement rete-nues ou écartées par un classifieur fort SVM. Les résultats sont évalués sur une base de test de 410 images urbaines.
Type de document :
Communication dans un congrès
Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jun 2016, Clermont Ferrand, France. 2016
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Contributeur : Antoine Fond <>
Soumis le : jeudi 19 mai 2016 - 18:00:17
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:25:24

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Antoine Fond, Marie-Odile Berger, Gilles Simon. Génération d'hypothèses de façades utilisant des critères contextuels et structurels. Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jun 2016, Clermont Ferrand, France. 2016. 〈hal-01318680〉

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