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Identifiant IdRef : 226636593
Notice de type Rameau

Point d'accès autorisé

Informations

Langue d'expression : Francais
Date de naissance :  2002
Note publique d''information : 
Les relations spatiales entre les différents objets d'une scène jouent un rôle important dans les domaines de la reconnaissance des formes et de la vision par ordinateur. L'être humain est très habile dans l'estimation et la déduction de l'ensemble de ces relations.Cette thèse propose des méthodes d'inférence quantitative des relations spatiales directionnelles. Les modèles de représentation quantitative fondé sur la théorie de la logique floue ont été étudiés pour proposer un modèle plus général capable de représenter à la fois l'information angulaire nécessaire pour quantifier les différentes relations spatiales directionnelles et l'information de distance utile pour l'étape de déduction. Dans le cas où on n'a pas accès à cette information métrique, nous avons étudié deux approches : une connexionniste et l'autre probabiliste. L'approche probabiliste a l'avantage de pouvoir intégrer toutes les connaissances disponibles sous forme de distribution de probabilité à priori.

Note publique d''information : 
Spatial relations between scene objects is a key point in pattern recognition and computer vision tasks. Human beings are skilled in estimating spatial relationships and can make very precise deductions despite the ambiguous definition of these relations.This thesis propose quantitative inference methods of directional spatial relations. We develop a new model which can represent at the same time angular information, necessary to quantify spatial relationships, and metric knowledge, useful for the deduction step.In the case of unknown distance information, two approaches were discussed. The first one is based on fuzzy aggregation network, it uses only the satisfaction degrees of spatial relations for the deduction step. The second one is a probabilistic approach. We solve the problem for different distributions of points in the plane and have generalized our formulas to the case of continuous distributions. These distributions represent prior knowledge about spatial localisation

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