Modèles statistiques pour l'estimation de la matrice fondamentale

Nicolas Noury 1 Frédéric Sur 1 Marie-Odile Berger 1
1 MAGRIT - Visual Augmentation of Complex Environments
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : L'estimation de la matrice fondamentale entre deux vues est un problème central dans les problèmes d'analyse de la structure et du mouvement dans les séquences vidéos. L'estimation est généralement effectuée en deux étapes: 1) identification des couples de points d'intérêt en correspondance dans les deux vues, et 2) filtrage robuste des appariements. La réussite de cette seconde étape dépend de la précision de la première étape, ainsi que de différents seuils numériques. Le réglage des seuils est délicat et empêche la réalisation de procédures automatisées d'évaluation de pose. L. Moisan et B. Stival ont proposé un modèle statistique permettant de supprimer ces seuils. Nous montrons sur des données synthétiques et réelles l'intérêt de leur méthode en termes de robustesse, de précision et de temps de calcul. D'autre part, à la suite de leurs travaux, nous proposons un algorithme permettant simultanément d'apparier les points d'intérêt et d'estimer la matrice fondamentale entre deux vues. Nous montrons que cet algorithme est robuste dans le cas de motifs répétés et donc difficiles à apparier sans ambiguïté.
Type de document :
Communication dans un congrès
Congrès francophone des jeunes chercheurs en vision par ordinateur - ORASIS'07, Jun 2007, Obernai, France. pp.8, 2007
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Contributeur : Frédéric Sur <>
Soumis le : lundi 20 septembre 2010 - 10:36:38
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:20:14
Document(s) archivé(s) le : mardi 23 octobre 2012 - 16:21:06

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Nicolas Noury, Frédéric Sur, Marie-Odile Berger. Modèles statistiques pour l'estimation de la matrice fondamentale. Congrès francophone des jeunes chercheurs en vision par ordinateur - ORASIS'07, Jun 2007, Obernai, France. pp.8, 2007. 〈inria-00164805〉

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