Vision par ordinateur (CV)

Description

?

Mots-clés

Prérequis

Aucun

Contenu

Aspect géométrique de la vision
  • Modèle de caméra, étalonnage (SVD)
  • Stéréovision et autres méthodes de reconstruction
  • Géométrie multi-vues (épipolaires), SFM, estimation de la géométrie épipolaire, homographie, transfert d’image
  • Un exemple applicatif : les technologies de Motion capture
  • Localisation de caméra, calcul de pose, PnP, SFM (Bundle adjustment temps-réel et hors ligne, Matchmoving), SLAM
Estimation de mouvement
  • Méthodes usuelles : Lucas-Kanade, Approche globale avec régularisation (Horn & Shunk), grand déplacement, multi-résolution, préservation des discontinuités (estimation robuste).
Suivi
  • Petite dimension : Shi-Tomasi-Kanade, Kalman (linéaire Gaussien), EKF
  • Système de plus grande dimension : ensemble Kalman filter, assimilation de données, contrôle optimal (estimation de champs de vitesses en imagerie météorologique)

Compétences acquises

Enseignants

Eric Marchand (responsable), Etienne Mémin