Initialisation automatique du recalage 2D/3D pour la réalité virtuelle et augmentée

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Initialisation automatique du recalage 2D/3D pour la réalité virtuelle et augmentée"

Transcription

1 Initialisation automatique du recalage 2D/3D pour la réalité virtuelle et augmentée IRISA - Equipe TEMICS 6 Fevrier /18

2 Problématique : Recalage vidéo 2D et modèle 3D Problématique Avec : Le modèle 3D d une scène Une photo/vidéo de la scène Le but est de retrouver la position de la camera. C est du calcul de pose. Les deux modèles doivent se superposer, être recalés. 2/18

3 1 Intérêt du recalage Réalité augmentée Génération de modèle 3D 2 Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo 3 Extraction des lignes de contours Labélisation des contours Calcul de pose 4 Par reconstruction Mise en correspondance de primitives 3D Recalage 3D 3/18

4 Intérêt pour la réalité augmentée Réalité augmentée Génération de modèle 3D Permet de mélanger des images réels et de synthèses. Incruster un personnage/objet virtuel dans un environnement réel Insérer un acteur réel dans un environnement virtuel. De nombreuses applications dans le domaine du cinéma, des effets spéciaux, des visites guidées,... 4/18

5 Réalité augmentée Génération de modèle 3D Génération de modèle 3D photo-réaliste Possibilité de raffiner le modèle 3D. Extraction de texture Détection des portes et fenêtres Application aux visites virtuelles, cartographies,... Fig.: Découpage des textures Fig.: Détection des portes/fenêtres et de leur profondeur 5/18

6 Données SIG Intérêt du recalage Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo Remarques Système d Information Géographique (SIG) Ce sont des données géographique géo-référencées. Elles contiennent entre autre : Les contours au sol des bâtiments La hauteur des bâtiments Elles permettent une représentation des bâtiments sous la forme de polyèdres simples. Fig.: Données SIG vue de dessus et en 3D 6/18

7 Principe Intérêt du recalage Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo Remarques Déplacement t GPS La caméra est équipée d un GPS. On récupère le déplacement de la caméra dans le repère R UTM. Déplacement t relatif A partir des mouvements de la vidéo, on récupère le déplacement de la caméra dans le repère R Camera. Alignement des vecteurs déplacements Ces deux déplacements étant un seul mouvement, leurs alignement permet de retrouver l orientation de la camera. 7/18

8 Géométrie épipolaire Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo Remarques Géométrie épipolaire A partir de deux images de la vidéo : Les points en correspondances (cad qui représentent le même point physique) vérifient la géométrie épipolaire. j : m j T F mj = 0 Avec F la matrice Fondamentale. On en déduit la matrice Essentielle (la pose) : E = K T F K Avec K les paramètres intrinsèques de la caméra. La matrice E représente la rotation et la translation de la camera entre les deux images : E = [R t] 8/18

9 Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo Remarques Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo t relatif Implémentation Les points d intérêts sont mis en correspondance par une méthode de suivie La matrice F est estimée de façon robuste (RANSAC), pour éliminer le bruit et les erreurs. Les paramètres de translation sont récupérés par décomposition de la matrice E en valeurs singulières Les vecteurs t relatif et t GPS sont ensuite projetés dans le plan du sol. On ne conserve que l angle θ qu ils forment entre eux, qui correspond à l orientation de la camera. 9/18

10 Remarques Intérêt du recalage Modèle 3D Alignement des vecteurs déplacements Extraction du vecteur déplacement dans la vidéo Remarques Remarques Calcul peu précis de la pose Un seul paramètre de la rotation est estimé (θ), les autres sont supposés nuls Très efficace pour une première approximation de la pose. Permet de limiter le modèle 3D aux primitives visibles dans la vidéo. Fig.: Recalage approximatif 10/18

11 Extraction des lignes de contours Extraction des lignes de contours Labélisation des contours Calcul de pose Extraction des contours (Canny) A partir d une image, récupération des pixels de gradient maximum (les contours). Transformation de Hough Recherche d alignements dans ces pixels de contours par l algorithme de Hough. 11/18

12 Extraction des lignes de contours Labélisation des contours Calcul de pose Classification par contexte géométrique Classification par contexte géométrique Utilisation sur l image d une classification des pixels. Plusieurs classes : Ciel Sol Façades (Vue de face, ou légèrement de profile) Surface poreuse (végétation) Objets solide (tout le reste) 12/18

13 Labélisation des contours Extraction des lignes de contours Labélisation des contours Calcul de pose Les lignes de contours sont ensuite labélisées en fonction de leur proximité aux frontières de classes. Cela limite les correspondances à vérifier par la suite. Fig.: Lignes labélisées 13/18

14 Calcul de pose précis Extraction des lignes de contours Labélisation des contours Calcul de pose Un ensemble de 4 lignes est mis en correspondance avec le modèle. Une pose précise est calculée, qui aligne ces 4 lignes. Cette pose est noté en fonction du nombre des lignes qu elle fait correspondre. La meilleure pose est conservée (RANSAC). Remarques Des erreurs parfois (arêtes de bâtiment peu visible dans l image) Exécution lente (environs une minute) 14/18

15 Nuage de points 3D Par reconstruction Mise en correspondance de primitives 3D Recalage 3D Possibilité de retrouver les coordonnées 3D d un point physique (dans le repère caméra). Il suffit de résoudre les équations : x 1 = P 1x (X, Y, Z) y 1 = P 1y (X, Y, Z). x n = P nx (X, Y, Z) y n = P ny (X, Y, Z) Avec (x i, y i ) les coordonnées du point M dans l image i. On obtient un nuage de points 3D. Fig.: Deux vues d un nuage de points 3D 15/18

16 Par reconstruction Mise en correspondance de primitives 3D Recalage 3D Extraction de contours, et reconstruction 3D Fig.: Une des photographies Fig.: Contours en 3D 16/18

17 Alligner modèl SIG et pseudo-modèl Par reconstruction Mise en correspondance de primitives 3D Recalage 3D Fig.: Modèle SIG Calcul de pose pour minimiser les distances entre les surfaces du modèle théorique SIG, et les contours 3D extraits. Utilisation d un algorithme ICP (Iterative Closest Point). 17/18 Fig.: Contours en 3D

18 Le recalage est un problème courant en réalité virtuelle et augmentée. Une multitude de solutions ont été implémentées. La solution actuelle proposée par TEMICS est : Robuste à la présence d arbres, de personnes,... Sujette aux erreurs dans des cas atypiques Autres solutions? Questions? 18/18

Analyse de la vidéo. Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars 2015. Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57

Analyse de la vidéo. Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars 2015. Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57 Analyse de la vidéo Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet 10 mars 2015 Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57 La représentation d objets Plan de la présentation 1 La représentation

Plus en détail

Reconstruction de bâtiments en 3D à partir de nuages de points LIDAR

Reconstruction de bâtiments en 3D à partir de nuages de points LIDAR Reconstruction de bâtiments en 3D à partir de nuages de points LIDAR Mickaël Bergem 25 juin 2014 Maillages et applications 1 Table des matières Introduction 3 1 La modélisation numérique de milieux urbains

Plus en détail

Traitement bas-niveau

Traitement bas-niveau Plan Introduction L approche contour (frontière) Introduction Objectifs Les traitements ont pour but d extraire l information utile et pertinente contenue dans l image en regard de l application considérée.

Plus en détail

Utilisation d informations visuelles dynamiques en asservissement visuel Armel Crétual IRISA, projet TEMIS puis VISTA L asservissement visuel géométrique Principe : Réalisation d une tâche robotique par

Plus en détail

Comparaison de Relevés 3D issus de plusieurs Systèmes de Numérisation

Comparaison de Relevés 3D issus de plusieurs Systèmes de Numérisation Laboratoire Vision & Robotique Comparaison de Relevés 3D issus de plusieurs Systèmes de Numérisation Emilie KOENIG, Benjamin ALBOUY, Sylvie TREUILLET, Yves Lucas Contact : Sylvie Treuillet Polytech'Orléans

Plus en détail

Détection des points d intérêt et Segmentation des images RGB-D. Présentée par : Bilal Tawbe. Semaine de la recherche de l UQO

Détection des points d intérêt et Segmentation des images RGB-D. Présentée par : Bilal Tawbe. Semaine de la recherche de l UQO Détection des points d intérêt et Segmentation des images RGB-D Présentée par : Bilal Tawbe Semaine de la recherche de l UQO 25 Mars 2015 1. Introduction Les méthodes de détection de points d intérêt ont

Plus en détail

Réalité virtuelle au service de la maintenance

Réalité virtuelle au service de la maintenance Réalité virtuelle au service de la maintenance Christian Boucheny EDF R&D SINETICS Séminaire Cartographie d intérieur et d extérieur ENSMP 04/09/2013 Sommaire 1. Application 1 : ADRM Aide à la Décision

Plus en détail

LIDAR LAUSANNE 2012. Nouvelles données altimétriques sur l agglomération lausannoise par technologie laser aéroporté et ses produits dérivés

LIDAR LAUSANNE 2012. Nouvelles données altimétriques sur l agglomération lausannoise par technologie laser aéroporté et ses produits dérivés LIDAR LAUSANNE 2012 Nouvelles données altimétriques sur l agglomération lausannoise par technologie laser aéroporté et ses produits dérivés LIDAR 2012, nouveaux modèles altimétriques 1 Affaire 94022 /

Plus en détail

R-ICP : une nouvelle approche d appariement 3D orientée régions pour la reconnaissance faciale

R-ICP : une nouvelle approche d appariement 3D orientée régions pour la reconnaissance faciale R-ICP : une nouvelle approche d appariement 3D orientée régions pour la reconnaissance faciale Boulbaba BEN AMOR, Karima OUJI, Mohsen ARDABILIAN, et Liming CHEN Laboratoire d InfoRmatique en Images et

Plus en détail

Calage robuste et accéléré de nuages de points en environnements naturels via l apprentissage automatique

Calage robuste et accéléré de nuages de points en environnements naturels via l apprentissage automatique Calage robuste et accéléré de nuages de points en environnements naturels via l apprentissage automatique Mémoire Maxime Latulippe Maîtrise en informatique Maître ès sciences (M.Sc.) Québec, Canada Maxime

Plus en détail

La classification automatique de données quantitatives

La classification automatique de données quantitatives La classification automatique de données quantitatives 1 Introduction Parmi les méthodes de statistique exploratoire multidimensionnelle, dont l objectif est d extraire d une masse de données des informations

Plus en détail

Analyse d images. Edmond.Boyer@imag.fr. Edmond Boyer UFRIMA 1

Analyse d images. Edmond.Boyer@imag.fr. Edmond Boyer UFRIMA 1 Analyse d images Edmond.Boyer@imag.fr Edmond Boyer UFRIMA 1 1 Généralités Analyse d images (Image Analysis) : utiliser un ordinateur pour interpréter le monde extérieur au travers d images. Images Objets

Plus en détail

L analyse d images regroupe plusieurs disciplines que l on classe en deux catégories :

L analyse d images regroupe plusieurs disciplines que l on classe en deux catégories : La vision nous permet de percevoir et d interpreter le monde qui nous entoure. La vision artificielle a pour but de reproduire certaines fonctionnalités de la vision humaine au travers de l analyse d images.

Plus en détail

Analyse Sémantique de Nuages de Points 3D et d Images dans les Milieux Urbains

Analyse Sémantique de Nuages de Points 3D et d Images dans les Milieux Urbains Analyse Sémantique de Nuages de Points 3D et d Images dans les Milieux Urbains Andrés Felipe SERNA MORALES Directrice de thèse: Beatriz MARCOTEGUI ITURMENDI serna@cmm.ensmp.fr MINES ParisTech, Mathématiques

Plus en détail

Algorithme des fourmis appliqué à la détection et au suivi de contours dans une image

Algorithme des fourmis appliqué à la détection et au suivi de contours dans une image IN52-IN54 A2008 Algorithme des fourmis appliqué à la détection et au suivi de contours dans une image Etudiants : Nicolas MONNERET Alexandre HAFFNER Sébastien DE MELO Responsable : Franck GECHTER Sommaire

Plus en détail

Reconnaissance de visages 2.5D par fusion des indices de texture et de profondeur ICI 12/12/12

Reconnaissance de visages 2.5D par fusion des indices de texture et de profondeur ICI 12/12/12 Reconnaissance de visages 2.5D par fusion des indices de texture et de profondeur ICI 12/12/12 2 Discrimination Invariance Expressions faciales Age Pose Eclairage 11/12/2012 3 Personne Inconnue Identité

Plus en détail

LA PHYSIQUE DES MATERIAUX. Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE

LA PHYSIQUE DES MATERIAUX. Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE LA PHYSIQUE DES MATERIAUX Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE Pr. A. Belayachi Université Mohammed V Agdal Faculté des Sciences Rabat Département de Physique - L.P.M belayach@fsr.ac.ma 1 1.Le réseau

Plus en détail

Université des Sciences et Technologies de Lille 1 UFR Informatique. Projet scientifique de Master 2 Image, Vision, Interaction.

Université des Sciences et Technologies de Lille 1 UFR Informatique. Projet scientifique de Master 2 Image, Vision, Interaction. Université des Sciences et Technologies de Lille 1 UFR Informatique Projet scientifique de Master 2 Image, Vision, Interaction Année 2012/1013 Reconstruction de scène réaliste via Kinect c Amélioration

Plus en détail

Projet : Recalage par maximisation de l information mutuelle

Projet : Recalage par maximisation de l information mutuelle École Polytechnique de Montréal Automne 25, 12 décembre 25 Projet : Recalage par maximisation de l information mutuelle GBM613, Application médicales de l informatique Nom Matricule Groupe Herve Lombaert

Plus en détail

de calibration Master 2: Calibration de modèles: présentation et simulation d

de calibration Master 2: Calibration de modèles: présentation et simulation d Master 2: Calibration de modèles: présentation et simulation de quelques problèmes de calibration Plan de la présentation 1. Présentation de quelques modèles à calibrer 1a. Reconstruction d une courbe

Plus en détail

SLAM Visuel 3D pour robot mobile autonome

SLAM Visuel 3D pour robot mobile autonome Master de Sciences Mention «Imagerie, Robotique et Ingénierie pour le Vivant» - Projet de Fin D étude - SLAM Visuel 3D pour robot mobile autonome Romain Drouilly Encadrants ECA Benoit Morisset Pierrick

Plus en détail

Franck VAUTIER, Jean-Pierre TOUMAZET, Erwan ROUSSEL, Marlène FAURE, Mohamed ABADI, Marta FLOREZ, Bertrand DOUSTEYSSIER

Franck VAUTIER, Jean-Pierre TOUMAZET, Erwan ROUSSEL, Marlène FAURE, Mohamed ABADI, Marta FLOREZ, Bertrand DOUSTEYSSIER Utilisation d images dérivées d un jeu de données LIDAR pour la détection automatisée de vestiges archéologiques (programme de recherche méthodologique LiDARCHEO) Franck VAUTIER, Jean-Pierre TOUMAZET,

Plus en détail

Première partie. Préliminaires : noyaux itérés. MPSI B 6 juin 2015

Première partie. Préliminaires : noyaux itérés. MPSI B 6 juin 2015 Énoncé Soit V un espace vectoriel réel. L espace vectoriel des endomorphismes de V est désigné par L(V ). Lorsque f L(V ) et k N, on désigne par f 0 = Id V, f k = f k f la composée de f avec lui même k

Plus en détail

Chapitre 2 : Caractéristiques du mouvement d un solide

Chapitre 2 : Caractéristiques du mouvement d un solide Chapitre 2 : Caractéristiques du mouvement d un solide I Rappels : Référentiel : Le mouvement d un corps est décris par rapport à un corps de référence et dépend du choix de ce corps. Ce corps de référence

Plus en détail

Master IMA - UMPC Paris 6 RDMM - Année 2009-2010 Fiche de TP

Master IMA - UMPC Paris 6 RDMM - Année 2009-2010 Fiche de TP Master IMA - UMPC Paris 6 RDMM - Année 2009-200 Fiche de TP Préliminaires. Récupérez l archive du logiciel de TP à partir du lien suivant : http://www.ensta.fr/~manzaner/cours/ima/tp2009.tar 2. Développez

Plus en détail

Extraction et reconstruction de bâtiments en 3D à partir de relevés lidar aéroportés

Extraction et reconstruction de bâtiments en 3D à partir de relevés lidar aéroportés Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l Université Louis Pasteur Strasbourg I Discipline : Sciences pour l Ingénieur Spécialité : Topographie-Géomatique Par : Fayez TARSHA KURDI Extraction

Plus en détail

Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses. Guillaume Martinez 17 décembre 2007

Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses. Guillaume Martinez 17 décembre 2007 Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses Guillaume Martinez 17 décembre 2007 1 Table des matières 1 Le projet 3 1.1 Objectif................................ 3 1.2 Les choix techniques.........................

Plus en détail

Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels

Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels Exercice 1 On considére le sous-espace vectoriel F de R formé des solutions du système suivant : x1 x 2 x 3 + 2x = 0 E 1 x 1 + 2x 2 + x 3

Plus en détail

Les algorithmes de base du graphisme

Les algorithmes de base du graphisme Les algorithmes de base du graphisme Table des matières 1 Traçage 2 1.1 Segments de droites......................... 2 1.1.1 Algorithmes simples.................... 3 1.1.2 Algorithmes de Bresenham (1965).............

Plus en détail

Déroulement d un projet en DATA MINING, préparation et analyse des données. Walid AYADI

Déroulement d un projet en DATA MINING, préparation et analyse des données. Walid AYADI 1 Déroulement d un projet en DATA MINING, préparation et analyse des données Walid AYADI 2 Les étapes d un projet Choix du sujet - Définition des objectifs Inventaire des données existantes Collecte, nettoyage

Plus en détail

L écran du marais : Comment configurer le viewer OpensSim

L écran du marais : Comment configurer le viewer OpensSim L écran du marais : Comment configurer le viewer OpensSim Dans un premier temps, il vous faut télécharger et installer un logiciel de navigation dédié aux serveurs de mondes virtuels. En voici deux ainsi

Plus en détail

Cours de Mécanique du point matériel

Cours de Mécanique du point matériel Cours de Mécanique du point matériel SMPC1 Module 1 : Mécanique 1 Session : Automne 2014 Prof. M. EL BAZ Cours de Mécanique du Point matériel Chapitre 1 : Complément Mathématique SMPC1 Chapitre 1: Rappels

Plus en détail

Sillage Météo. Notion de sillage

Sillage Météo. Notion de sillage Sillage Météo Les représentations météorologiques sous forme d animation satellites image par image sont intéressantes. Il est dommage que les données ainsi visualisées ne soient pas utilisées pour une

Plus en détail

MOTORISATION DIRECTDRIVE POUR NOS TELESCOPES. Par C.CAVADORE ALCOR-SYSTEM WETAL 2013 10 Nov

MOTORISATION DIRECTDRIVE POUR NOS TELESCOPES. Par C.CAVADORE ALCOR-SYSTEM WETAL 2013 10 Nov 1 MOTORISATION DIRECTDRIVE POUR NOS TELESCOPES Par C.CAVADORE ALCOR-SYSTEM WETAL 2013 10 Nov Pourquoi motoriser un télescope? 2 Pour compenser le mouvement de la terre (15 /h) Observation visuelle Les

Plus en détail

Programme de formation Photoshop : Initiation 24 heures de formation (3 jours) 1/2

Programme de formation Photoshop : Initiation 24 heures de formation (3 jours) 1/2 Programme de formation Photoshop : Initiation 24 heures de formation (3 jours) 1/2 Graphistes, photographes, webmasters, ou toute autre personne en charge de la création de visuels pour le web ou le print.

Plus en détail

AMTEC RESOURCES MANAGEMENT LTD. CREATION D UNE BANQUE DE DONNEES DONNEES GEOSPATIALES NATIONALE

AMTEC RESOURCES MANAGEMENT LTD. CREATION D UNE BANQUE DE DONNEES DONNEES GEOSPATIALES NATIONALE AMTEC RESOURCES MANAGEMENT LTD. CREATION D UNE BANQUE DE DONNEES GEOSPATIALE CREATION A D UNE L ECHELLE BANQUE NATIONAL DE DONNEES GEOSPATIALES NATIONALE 1 AMTEC RESOURCES MANAGEMENT LTD. P O Box 3463

Plus en détail

Projet de traitement d'image - SI 381 reconstitution 3D d'intérieur à partir de photographies

Projet de traitement d'image - SI 381 reconstitution 3D d'intérieur à partir de photographies Projet de traitement d'image - SI 381 reconstitution 3D d'intérieur à partir de photographies Régis Boulet Charlie Demené Alexis Guyot Balthazar Neveu Guillaume Tartavel Sommaire Sommaire... 1 Structure

Plus en détail

Programme scientifique Majeure INTELLIGENCE NUMERIQUE. Mentions Image et Réalité Virtuelle Intelligence Artificielle et Robotique

Programme scientifique Majeure INTELLIGENCE NUMERIQUE. Mentions Image et Réalité Virtuelle Intelligence Artificielle et Robotique É C O L E D I N G É N I E U R D E S T E C H N O L O G I E S D E L I N F O R M A T I O N E T D E L A C O M M U N I C A T I O N Programme scientifique Majeure INTELLIGENCE NUMERIQUE Langage Java Mentions

Plus en détail

ANALYSE DU MOUVEMENT HUMAIN PAR VISION ARTIFICIELLE POUR CONSOLES DE JEUX VIDÉOS

ANALYSE DU MOUVEMENT HUMAIN PAR VISION ARTIFICIELLE POUR CONSOLES DE JEUX VIDÉOS MAHER HANAFI ANALYSE DU MOUVEMENT HUMAIN PAR VISION ARTIFICIELLE POUR CONSOLES DE JEUX VIDÉOS Mémoire présenté à la Faculté des études supérieures et postdoctorales de l Université Laval dans le cadre

Plus en détail

Fig. 1 Le détecteur de LHCb. En bas à gauche : schématiquement ; En bas à droite: «Event Display» développé au LAL.

Fig. 1 Le détecteur de LHCb. En bas à gauche : schématiquement ; En bas à droite: «Event Display» développé au LAL. LHCb est l'une des expériences installées sur le LHC. Elle recherche la physique au-delà du Modèle standard en étudiant les mésons Beaux et Charmés. L accent est mis entre autres sur l étude de la violation

Plus en détail

Transmission d informations sur le réseau électrique

Transmission d informations sur le réseau électrique Transmission d informations sur le réseau électrique Introduction Remarques Toutes les questions en italique devront être préparées par écrit avant la séance du TP. Les préparations seront ramassées en

Plus en détail

Plan du cours : électricité 1

Plan du cours : électricité 1 Semestre : S2 Module Physique II 1 Electricité 1 2 Optique géométrique Plan du cours : électricité 1 Partie A : Electrostatique (discipline de l étude des phénomènes liés aux distributions de charges stationnaires)

Plus en détail

TP SIN Traitement d image

TP SIN Traitement d image TP SIN Traitement d image Pré requis (l élève doit savoir): - Utiliser un ordinateur Objectif terminale : L élève doit être capable de reconnaître un format d image et d expliquer les différents types

Plus en détail

Territoire3D. Descriptif de contenu. Institut Géographique National. www.ign.fr. Date du Document : Mars 2011

Territoire3D. Descriptif de contenu. Institut Géographique National. www.ign.fr. Date du Document : Mars 2011 Territoire3D Descriptif de contenu Date du Document : Mars 2011 Institut Géographique National 73 avenue de Paris 94165 Saint-Mandé Cedex www.ign.fr Révision : Spécifications externes A 18/03/2011 Création

Plus en détail

Extraction d informations stratégiques par Analyse en Composantes Principales

Extraction d informations stratégiques par Analyse en Composantes Principales Extraction d informations stratégiques par Analyse en Composantes Principales Bernard DOUSSET IRIT/ SIG, Université Paul Sabatier, 118 route de Narbonne, 31062 Toulouse cedex 04 dousset@irit.fr 1 Introduction

Plus en détail

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications A. Optimisation sans contrainte.... Généralités.... Condition nécessaire et condition suffisante

Plus en détail

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples seront traités en cours Souad EL Bernoussi Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Table des matières 1 Programmation

Plus en détail

Recherche d'images par le contenu Application au monitoring Télévisuel à l'institut national de l'audiovisuel

Recherche d'images par le contenu Application au monitoring Télévisuel à l'institut national de l'audiovisuel Recherche d'images par le contenu Application au monitoring Télévisuel à l'institut national de l'audiovisuel Alexis Joly alexis.joly@inria.fr INRIA - IMEDIA Alexis Joly cours monitoring p. 1 Plan de l'exposé

Plus en détail

Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007

Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007 Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 7 EXERCICE points. Le plan (P) a une pour équation cartésienne : x+y z+ =. Les coordonnées de H vérifient cette équation donc H appartient à (P) et A n

Plus en détail

Opérations de base sur ImageJ

Opérations de base sur ImageJ Opérations de base sur ImageJ TPs d hydrodynamique de l ESPCI, J. Bico, M. Reyssat, M. Fermigier ImageJ est un logiciel libre, qui fonctionne aussi bien sous plate-forme Windows, Mac ou Linux. Initialement

Plus en détail

Détection et suivi d'objets dans une séquence d'images par contours actifs

Détection et suivi d'objets dans une séquence d'images par contours actifs Détection et suivi d'objets dans une séquence d'images par contours actifs A. Fekir (1), N. Benamrane (2) et A. Taleb-Ahmed (3) (1) Département d informatique, Université de Mustapha Stambouli, BP 763,

Plus en détail

Traitement d un AVI avec Iris

Traitement d un AVI avec Iris Traitement d un AVI avec Iris 1. Définir le répertoire de travail Fichier > Réglages (Ctrl + R) Et on définit le chemin du répertoire de travail. C est là que les images vont être stockées. 2. Convertir

Plus en détail

INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES

INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES Dominique LAFFLY Maître de Conférences, Université de Pau Laboratoire Société Environnement Territoire UMR 5603 du CNRS et Université de Pau Domaine

Plus en détail

Corrigé du baccalauréat S Asie 21 juin 2010

Corrigé du baccalauréat S Asie 21 juin 2010 Corrigé du baccalauréat S Asie juin 00 EXERCICE Commun à tous les candidats 4 points. Question : Le triangle GBI est : Réponse a : isocèle. Réponse b : équilatéral. Réponse c : rectangle. On a GB = + =

Plus en détail

RESERVOIR MONITORING A PARTIR D IMAGES SATELLITES APPLICATIONS POUR LES ACTIVITÉS AMONT DE SONATRACH EN ALGÉRIE

RESERVOIR MONITORING A PARTIR D IMAGES SATELLITES APPLICATIONS POUR LES ACTIVITÉS AMONT DE SONATRACH EN ALGÉRIE RESERVOIR MONITORING A PARTIR D IMAGES SATELLITES APPLICATIONS POUR LES ACTIVITÉS AMONT DE SONATRACH EN ALGÉRIE Johanna GRANDA (1), Alain ARNAUD (1) et Azzédine BOUDIAF (2) (1) ALTAMIRA INFORMATION S.L.,

Plus en détail

Détection en environnement non-gaussien Cas du fouillis de mer et extension aux milieux

Détection en environnement non-gaussien Cas du fouillis de mer et extension aux milieux Détection en environnement non-gaussien Cas du fouillis de mer et extension aux milieux hétérogènes Laurent Déjean Thales Airborne Systems/ENST-Bretagne Le 20 novembre 2006 Laurent Déjean Détection en

Plus en détail

Figure 3.1- Lancement du Gambit

Figure 3.1- Lancement du Gambit 3.1. Introduction Le logiciel Gambit est un mailleur 2D/3D; pré-processeur qui permet de mailler des domaines de géométrie d un problème de CFD (Computational Fluid Dynamics).Il génère des fichiers*.msh

Plus en détail

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 204 Corrigé EXERCICE 4 points Commun à tous les candidats. Proposition fausse. La tangente T, passant par les points A et B d abscisses distinctes, a pour coefficient

Plus en détail

Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com

Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Plan La première partie : L intelligence artificielle (IA) Définition de l intelligence artificielle (IA) Domaines

Plus en détail

Simulation d'un examen anthropomorphique en imagerie TEMP à l iode 131 par simulation Monte Carlo GATE

Simulation d'un examen anthropomorphique en imagerie TEMP à l iode 131 par simulation Monte Carlo GATE Simulation d'un examen anthropomorphique en imagerie TEMP à l iode 131 par simulation Monte Carlo GATE LAURENT Rémy laurent@clermont.in2p3.fr http://clrpcsv.in2p3.fr Journées des LARD Septembre 2007 M2R

Plus en détail

Programmation linéaire

Programmation linéaire 1 Programmation linéaire 1. Le problème, un exemple. 2. Le cas b = 0 3. Théorème de dualité 4. L algorithme du simplexe 5. Problèmes équivalents 6. Complexité de l Algorithme 2 Position du problème Soit

Plus en détail

FUSION DE CARTES DE PROFONDEURS EN PHOTOGRAMMETRIE ARCHITECTURALE

FUSION DE CARTES DE PROFONDEURS EN PHOTOGRAMMETRIE ARCHITECTURALE Rapport de Projet Pluridisciplinaire Mastère spécialisé Photogrammétrie, positionnement et mesures de déformations (PPMD) FUSION DE CARTES DE PROFONDEURS EN PHOTOGRAMMETRIE ARCHITECTURALE GARDON Elzbieta

Plus en détail

Détection des deux roues motorisés par télémétrie laser à balayage

Détection des deux roues motorisés par télémétrie laser à balayage MEsure du TRAfic des deux-roues MOTOrisés pour la sécurité et l évaluation des risques Détection des deux roues motorisés par télémétrie laser à balayage Séminaire de mi parcours 11 mai 2012 CETE Normandie

Plus en détail

Limitations of the Playstation 3 for High Performance Cluster Computing

Limitations of the Playstation 3 for High Performance Cluster Computing Introduction Plan Limitations of the Playstation 3 for High Performance Cluster Computing July 2007 Introduction Plan Introduction Intérêts de la PS3 : rapide et puissante bon marché L utiliser pour faire

Plus en détail

UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL DÉTERMINATION D UNE MÉTRIQUE POUR LE PROBLÈME DE LOCALISATION ET CARTOGRAPHIE SIMULTANÉES

UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL DÉTERMINATION D UNE MÉTRIQUE POUR LE PROBLÈME DE LOCALISATION ET CARTOGRAPHIE SIMULTANÉES UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL DÉTERMINATION D UNE MÉTRIQUE POUR LE PROBLÈME DE LOCALISATION ET CARTOGRAPHIE SIMULTANÉES ALEXANDRE AUBERT DÉPARTEMENT DE GÉNIE ÉLECTRIQUE ÉCOLE POLYTECHNIQUE DE MONTRÉAL MÉMOIRE

Plus en détail

Fonctions de deux variables. Mai 2011

Fonctions de deux variables. Mai 2011 Fonctions de deux variables Dédou Mai 2011 D une à deux variables Les fonctions modèlisent de l information dépendant d un paramètre. On a aussi besoin de modéliser de l information dépendant de plusieurs

Plus en détail

Théorie et codage de l information

Théorie et codage de l information Théorie et codage de l information Les codes linéaires - Chapitre 6 - Principe Définition d un code linéaire Soient p un nombre premier et s est un entier positif. Il existe un unique corps de taille q

Plus en détail

Projet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR

Projet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR Projet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR Introduction En analyse d images, la segmentation est une étape essentielle, préliminaire à des traitements de haut niveau tels que la classification,

Plus en détail

GMEC1311 Dessin d ingénierie. Chapitre 1: Introduction

GMEC1311 Dessin d ingénierie. Chapitre 1: Introduction GMEC1311 Dessin d ingénierie Chapitre 1: Introduction Contenu du chapitre Introduction au dessin technique Normes Vues Traits Échelle Encadrement 2 Introduction Les dessins ou graphiques sont utilisés

Plus en détail

DE L ALGORITHME AU PROGRAMME INTRO AU LANGAGE C 51

DE L ALGORITHME AU PROGRAMME INTRO AU LANGAGE C 51 DE L ALGORITHME AU PROGRAMME INTRO AU LANGAGE C 51 PLAN DU COURS Introduction au langage C Notions de compilation Variables, types, constantes, tableaux, opérateurs Entrées sorties de base Structures de

Plus en détail

Sujet proposé par Yves M. LEROY. Cet examen se compose d un exercice et de deux problèmes. Ces trois parties sont indépendantes.

Sujet proposé par Yves M. LEROY. Cet examen se compose d un exercice et de deux problèmes. Ces trois parties sont indépendantes. Promotion X 004 COURS D ANALYSE DES STRUCTURES MÉCANIQUES PAR LA MÉTHODE DES ELEMENTS FINIS (MEC 568) contrôle non classant (7 mars 007, heures) Documents autorisés : polycopié ; documents et notes de

Plus en détail

Muret Laurentien MC. Classique et Versatile

Muret Laurentien MC. Classique et Versatile Muret Laurentien MC Classique et Versatile Le muret Laurentien par son look classique s agence à toutes nos gammes de pavé. Qualités et caractéristiques Intégration particulièrement harmonieuse du muret

Plus en détail

N. Paparoditis, Laboratoire MATIS

N. Paparoditis, Laboratoire MATIS N. Paparoditis, Laboratoire MATIS Contexte: Diffusion de données et services locaux STEREOPOLIS II Un véhicule de numérisation mobile terrestre Lasers Caméras Système de navigation/positionnement STEREOPOLIS

Plus en détail

Notice d Utilisation du logiciel Finite Element Method Magnetics version 3.4 auteur: David Meeker

Notice d Utilisation du logiciel Finite Element Method Magnetics version 3.4 auteur: David Meeker Notice d Utilisation du logiciel Finite Element Method Magnetics version 3.4 auteur: David Meeker DeCarvalho Adelino adelino.decarvalho@iutc.u-cergy.fr septembre 2005 Table des matières 1 Introduction

Plus en détail

Le projet 3D de la Ville de Liège: réflexions sur l'exploitation des données. Bernard Lechanteur, Responsable Cellule cartographie Ville de Liège

Le projet 3D de la Ville de Liège: réflexions sur l'exploitation des données. Bernard Lechanteur, Responsable Cellule cartographie Ville de Liège Le projet 3D de la Ville de Liège: réflexions sur l'exploitation des données Bernard Lechanteur, Responsable Cellule cartographie Ville de Liège La cellule cartographie La cellule cartographie n est pas

Plus en détail

Les structures de données. Rajae El Ouazzani

Les structures de données. Rajae El Ouazzani Les structures de données Rajae El Ouazzani Les arbres 2 1- Définition de l arborescence Une arborescence est une collection de nœuds reliés entre eux par des arcs. La collection peut être vide, cad l

Plus en détail

Actions de réduction de bruit sur un moteur poids lourd

Actions de réduction de bruit sur un moteur poids lourd 10 Actions de réduction de bruit sur un moteur poids lourd Laurent Moulin, Renault VI, 99, route de Lyon, 69802 Saint Priest, e-mail : laurent.moulin@renaultvi.com D epuis 1974 à aujourd hui, la réglementation

Plus en détail

Agrégation des portefeuilles de contrats d assurance vie

Agrégation des portefeuilles de contrats d assurance vie Agrégation des portefeuilles de contrats d assurance vie Est-il optimal de regrouper les contrats en fonction de l âge, du genre, et de l ancienneté des assurés? Pierre-O. Goffard Université d été de l

Plus en détail

Création intuitive des éléments d un paysage

Création intuitive des éléments d un paysage Création intuitive des éléments d un paysage Marie-Paule Cani Univ. Grenoble-Alpes, CNRS & Inria Organisation du cours «Façonner l imaginaire» Partie 1 : Création numérique 3D Modélisation géométrique

Plus en détail

Savoir lire une carte, se situer et s orienter en randonnée

Savoir lire une carte, se situer et s orienter en randonnée Savoir lire une carte, se situer et s orienter en randonnée Le b.a.-ba du randonneur Fiche 2 Lire une carte topographique Mais c est où le nord? Quel Nord Le magnétisme terrestre attire systématiquement

Plus en détail

Virtual Universe aperçu numéro 1

Virtual Universe aperçu numéro 1 Virtual Universe aperçu numéro 1 Cet aperçu va vous permettre d observer quelques aspects et fonctionnalités du futur produit Virtual Universe. Cet aperçu est encapsulé dans un exécutable généré par AUTOMGEN8.

Plus en détail

www.type3.com DECOUVREZ Discover TYPE EDIT V12 Français

www.type3.com DECOUVREZ Discover TYPE EDIT V12 Français www.type3.com DECOUVREZ Discover TYPE EDIT V12 Français 12-2013 1 Découvrez TYPE EDIT V12, la nouvelle version de notre logiciel de CFAO pour les applications industrielles et artistiques dédiées aux machines

Plus en détail

BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 OBLIGATOIRE MATHÉMATIQUES. Série S. Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE

BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 OBLIGATOIRE MATHÉMATIQUES. Série S. Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 MATHÉMATIQUES Série S Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE Les calculatrices électroniques de poche sont autorisées, conformément à la

Plus en détail

Optimisation de la compression fractale D images basée sur les réseaux de neurones

Optimisation de la compression fractale D images basée sur les réseaux de neurones Optimisation de la compression fractale D images basée sur les réseaux de neurones D r BOUKELIF Aoued Communication Networks,Architectures and Mutimedia laboratory University of S.B.A aoued@hotmail.com

Plus en détail

Dense Reconstruction Method s for Active Vision

Dense Reconstruction Method s for Active Vision Méthodes de Reconstruction Denses pour la Vision Active Dense Reconstruction Method s for Active Vision par Emmanuelle CLERGUE et Thierry VIÉVILL E INRIA, Unité de Recherche de Sophia-Antipolis 2004, route

Plus en détail

pcon.planner 6 Préparer et présenter une implantation en toute simplicité

pcon.planner 6 Préparer et présenter une implantation en toute simplicité pcon.planner 6 Préparer et présenter une implantation en toute simplicité Sommaire 1. Installation :... 3 2. Démarrer le logiciel :... 3 3. Interface :... 3 4. Naviguer :... 4 5. Réaliser une implantation

Plus en détail

Raisonnement probabiliste

Raisonnement probabiliste Plan Raisonnement probabiliste IFT-17587 Concepts avancés pour systèmes intelligents Luc Lamontagne Réseaux bayésiens Inférence dans les réseaux bayésiens Inférence exacte Inférence approximative 1 2 Contexte

Plus en détail

Communications immersives : Enjeux et perspectives

Communications immersives : Enjeux et perspectives Journée Futur et Ruptures Communications immersives : Enjeux et perspectives Béatrice Pesquet-Popescu Télécom ParisTech, Département TSI 5 mars 2015 Institut Mines-Télécom Tendances actuelles Plus, plus,

Plus en détail

AUTRES ASPECTS DU GPS. Partie I : tolérance de Battement Partie II : tolérancement par frontières

AUTRES ASPECTS DU GPS. Partie I : tolérance de Battement Partie II : tolérancement par frontières AUTRES ASPECTS DU GPS Partie I : tolérance de Battement Partie II : tolérancement par frontières 1 Partie I Tolérance de battement Défaut de Battement Défautconjuguéde forme, orientation et position, constatélorsde

Plus en détail

Modeling reality with the latest in 3D technology: Virtualisation. Aperçu

Modeling reality with the latest in 3D technology: Virtualisation. Aperçu Rencontres art, science, technique & architecture (RASTA_02) De l acquisition à la restitution de données numériques 3D 31 octobre 2002 C2RMF-DMF 6 rue des Pyramides75 041 Paris Modeling reality with the

Plus en détail

Cartographie mobile implantée au service de police de la ville de Québec

Cartographie mobile implantée au service de police de la ville de Québec Cartographie mobile implantée au service de police de la ville de Québec NSim Technology Jimmy Perron, M. Sc. Président NSim Technology Le SPVQ > Désert plus de 550 000 citoyens > 1000 employés (Policiers

Plus en détail

Feature Team Primer. par Craig Larman et Bas Vodde. Version 1.2

Feature Team Primer. par Craig Larman et Bas Vodde. Version 1.2 ÉQUIPE FEATURE par Craig Larman et Bas Vodde Version 1.2 Les Équipes Feature 1 et les Domaines Fonctionnels 2 sont des éléments essentiels pour dimensionner le développement en mode agile et lean. Ces

Plus en détail

Préparé au Laboratoire d Analyse et d Architecture des Systèmes du CNRS

Préparé au Laboratoire d Analyse et d Architecture des Systèmes du CNRS Année 2004 THESE Préparé au Laboratoire d Analyse et d Architecture des Systèmes du CNRS En vue de l obtention du titre de Docteur de l Institut National Polytechnique de Toulouse Spécialité : Informatique

Plus en détail

IFO. Soleil. Antoine COUSYN 29/07/2012 08/02/2015. Vidéo. Manipur, Inde. Saturation du capteur CMOS. 19 Juin 2011. 15h11 heure locale.

IFO. Soleil. Antoine COUSYN 29/07/2012 08/02/2015. Vidéo. Manipur, Inde. Saturation du capteur CMOS. 19 Juin 2011. 15h11 heure locale. Rapport d expertise IPACO Nom de l expert Antoine COUSYN Date du rapport 29/07/2012 Dernière mise à jour 08/02/2015 Type IFO Classe A Explication Saturation du capteur CMOS Complément Soleil Document Lieu

Plus en détail

Le drone de cartographie professionnelle

Le drone de cartographie professionnelle Le drone de cartographie professionnelle 4 raisons de choisir l'ebee 01. Réalisez plus de cartes, d'une plus grande précision L'eBee peut couvrir jusqu'à 12 km² au cours d'un seul vol. Quand il survole

Plus en détail

M2R IMA UE CONF Présentation

M2R IMA UE CONF Présentation M2R IMA UE CONF Présentation L objectif de l UE «Conférences» est de : 1. Présenter des applications du traitement d images dans divers domaines industriels ou académiques. 2. Apporter des compléments

Plus en détail

Introduction au Data-Mining

Introduction au Data-Mining Introduction au Data-Mining Alain Rakotomamonjy - Gilles Gasso. INSA Rouen -Département ASI Laboratoire PSI Introduction au Data-Mining p. 1/25 Data-Mining : Kèkecé? Traduction : Fouille de données. Terme

Plus en détail

Résolution d équations non linéaires

Résolution d équations non linéaires Analyse Numérique Résolution d équations non linéaires Said EL HAJJI et Touria GHEMIRES Université Mohammed V - Agdal. Faculté des Sciences Département de Mathématiques. Laboratoire de Mathématiques, Informatique

Plus en détail

: fours-cellules : à dégourdi : 3 machines à convertir : fours-cellules à dégourdi

: fours-cellules : à dégourdi : 3 machines à convertir : fours-cellules à dégourdi Département : 87 Aire d'étude Commune Adresse : Limoges centre : Limoges : Albert-Thomas (avenue) 27, 43 ; Genève (rue de) 1, 25 IM87001670 Edifice contenant : usine de porcelaine Guerry et Delinières,

Plus en détail

Plus courts chemins, programmation dynamique

Plus courts chemins, programmation dynamique 1 Plus courts chemins, programmation dynamique 1. Plus courts chemins à partir d un sommet 2. Plus courts chemins entre tous les sommets 3. Semi-anneau 4. Programmation dynamique 5. Applications à la bio-informatique

Plus en détail