GDR Mathématiques des Systèmes Perceptifs et Cognitifs
GT `Vision & Perception'



Journée du Vendredi 14 Mars 1997

ENS Cachan
61 avenue du President Wilson
94235 Cachan Cedex
Batiment Cournot, 1er etage, salle 5
Secretariat 01 47 40 27 22

Accès

RER B : Bagneux Plan du Métro
descendre la rue du Pont Royal puis la rue de Chateaubriand jusqu'au CNET Plan du RER
Plan d'accès ENS-Cachan

Programme

9h45 - 10h45 Herve Delingette (INRIA Sophia Antipolis)
"Reconstruction tridimensionnelle de scenes complexes a l'aide de maillages simplexes"
11h00 - 12h00 Pascal Fua (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne)
"Optimisation contrainte et Modeles Deformables"
12h00 - 13h45 Déjeuner
13h45 - 14H45 Stephane Girard (CEA, LETI Grenoble )
"Construction et Apprentissage Statistique de Modeles Auto-Associatifs Non-Lineaires"
15h00 - 16h00 Marat BURNASHEV (Prof. invité Univ Le Mans)
"On asymptotically optimal sequential planning of experiments"


Prise en charge du déplacement

Résumés des interventions

Les résumés des interventions seront mis à jour dans les meilleurs délais.


Herve Delingette
INRIA Sophia Antipolis - Projet Epidaure

"Reconstruction tridimensionnelle de scenes complexes a l'aide de maillages simplexes"



Mots-Clés : .

Références :

Publications en ligne

Contacts :

Herve Delingette
I.N.R.I.A, Groupe Epidaure
2004 Route des Lucioles BP 93, 06902 Sophia-Antipolis
Tel: (33) 04-93-65-77-64 Fax: (33) 04-93-65-76-69
Email : hdeling@sophia.inria.fr
WWW : http://www.inria.fr/epidaure/personnel/delingette/delingette.html


Pascal Fua
Ecole Polytechnique Federale de Lausanne

"Optimisation contrainte et Modeles Deformables: Imposing Hard Constraints on Soft Snakes"



We will present an approach for imposing generic hard constraints on deformablemodels at a low computational cost, while preserving the good convergenceproperties of snake-like models. We believe this capability to be essential notonly for the accurate modeling of individual objects that obey known geometricand semantic constraints but also for the consistent modeling of sets ofobjects.
Many of the approaches to this problem that have appeared in the visionliterature rely on adding penalty terms to the objective functions. Theyrapidly become intractable when the number of constraints increases. Appliedmathematicians have developed powerful constrained optimization algorithms that,in theory, can address this problem. However, these algorithms typically do nottake advantage of the specific properties of snakes. We have therefore designeda new algorithm that is closely related to Lagrangian methods but is tailored toaccommodate the particular brand of deformable models used in the ImageUnderstanding community.
We will demonstrate the validity of our approach first in two dimensions usingsynthetic images and then in three dimensions using real aerial images tosimultaneously model terrain, roads, and ridgelines under consistencyconstraints.



Mots-Clés :

Références :

Contacts :


Pascal Fua,
EPFL, CH-1015 Lausanne Switzerland
Email : fua@lig.di.epfl.ch
WWW : http://ligwww.epfl.ch/~fua/


Stephane Girard
CEA-LETI, Grenoble

"Construction et apprentissage statistique de modeles auto-associatifs non-lineaires : Application a l'identification d'objets deformables en radiographie."



En radiographie numerique la comparaison de l'image d'une piece a un ensemble d'images de references est une technique permettant de pallier le probleme de superposition ou de detecter des defauts de fabrication. Lorsque l'objet observe n'est pas de geometrie fixe, la comparaison demande de construire un modele capable de representer l'objet et ses eventuelles deformations.
Nous presentons dans cette these une methode originale pour construire un modele a partir d'un jeu d'exemples. Le probleme est considere du point de vue de l'analyse des donnees multidimensionnelles, ce qui assure un apprentissage des deformations applicable a une grande classe de problemes.
Dans une premiere partie, nous traitons un exemple de controle par radiographie de soudures de circuits imprimes. Nous montrons comment un modele lineaire des deformations d'une patte de circuit imprime permet de construire une image caracteristique des soudures.
Dans une seconde partie, nous montrons les limites du modele lineaire sur des simulations de deformation de courbes, et nous proposons une methode innovante de construction de modeles non-lineaires. Ces modeles, que nous appelons modeles composes, se placent dans le cadre des methodes Auto-Associatives et s'appuient sur les techniques de Poursuite de Projection en Regression. En effet, nous prouvons d'une part que les modeles composes etendent les proprietes d'approximation des methodes Auto-Associatives classiques et, d'autre part, nous adoptons une mise en oeuvre par un algorithme iteratif inspire de la Poursuite de Projection. La convergence de cet algorithme vers la solution exacte en un temps fini est demontree.
Des validations sur des simulations de deformations de courbes montrent l'interet et les performances d'une telle modelisation par rapport aux approches lineaires telles que l'Analyse en Composantes Principales.

Mots-Clés :

Références : [1] ``Designing non linear models for flexible curves'' S. Girard, B. Chalmond, J.M. Dinten Curves and Surfaces in Geometric Design, A. Le M\'ehaut\'e, C. Rabut, and L.L. Schumaker (eds.) Vanderbilt University Press, Nashville, TN, a paraitre
[2] ``Building and training flexible prior models for object identification from incomplete data'' S. Girard, B. Chalmond, J.M. Dinten IEE proceedings on Vision, Image and Signal Processing, 143(4): 257--264, 1996
[3] ``Parametric non linear autoassociative models for data representation by a manifold'' S. Girard, B. Chalmond, J.M. Dinten soumis a IEEE PAMI

Contacts :

Stephane Girard
CEA-Technologies Avancees (LETI-DSYS-CENG-GRENOBLE)
17 avenue des martyrs 38054 Grenoble Cedex 9
tel: 04-76-47-93-28 fax: 04-76-88-51-64
Email : girard@dsys.ceng.cea.fr


Marat BURNASHEV Prof. invité Univ. Le Mans. IPPI, Moscow

"On asymptotically optimal sequential planning of experiments"



Résumé :

The problem of sequential search of one (true) of N objects is considered. Each time instant it is allowed to use anyone of the given set F of experiments and that choice may depend on the results of preceding experiments. There is given also the final error probability P(error) in making a decision. We study: 1) the smallest possible average number of observations E{\tau} when we can stop at any Markov moment; 2) the smallest possible number of observations n when we should stop at a fixed moment. In the first problem it has been possible to get asymptotically optimal results (when the number of objects N is large and P(error) is small). In the second problem some lower and upper bounds for the smallest number n was obtained.

Mots-Clés :

Références :
1. M.V.Burnashev,"Sequential Discrimination of Hypotheses with Control of Observations", Math. USSR Izvestija, 15, No. 3, pp. 419-440, 1980.
2. M.V.Burnashev,"On a Reliability Function of Binary Symmetric Channel with Feedback", Probl. of Inform. Trans., 24, No. 1, pp. 3-10, 1988.

Contacts :

M.V. Burnashev is with the Institute for Problems of Information Transmission,
Russian Academy of Sciences, Bolshoi Karetni 19, Moscow, 101447, Russia;
email: burn@ippi.ac.msk.su
Email : Marat.Burnashev@univ-lemans.fr

Prise en charge du déplacement

La demande de prise en charge par le GDR MSPC doit être adressée à Veronique Almadovar au plus tard 1 semaine avant la date prévue :
Madame PARIZOT
ENS Cachan
61, Avenue du Président Wilson
94235 Cachan Cedex

Tél : 01 47 40 21 46
FAX : 01 47 40 21 69
Email : vero@cmla.ens-cachan.fr

Contacts

Laurent COHEN,
CEREMADE - Université Paris-Dauphine
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny
75775 Paris Cedex 16
Tél : 01.44.05.46.78
FAX : 01.44.05.45.99
Email : Cohen@ceremade.dauphine .fr


Rachid DERICHE
INRIA - Projet Robotvis
2004, Route des Lucioles
Sophia-Antipolis - 06565 Valbonne Cedex
Tél : 04.93.65.78.30
FAX : 04.93.65.78.45
Email : Rachid.Deriche@sophia.inria.fr


Laurent YOUNES,
DIAM CMLA - ENS Cachan
61, Avenue du Président Wilson
94235 Cachan Cedex
Tél : 01.47.40.20.04
FAX :
Email : Laurent.Younes@cmla.ens-cachan.fr
Dernière mise à jour le 10 Fevrier 1997
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