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Détection d’objets d’intérêt à l’aide de la technologie des beamlets

Détection d’objets d’intérêt à l’aide de la technologie des beamlets. Projet de fin d’étude [Hiver 2003]. Par Lukasz Czuban Supervisé par Marek Zaremba. Plan de présentation. Situation du problème Cheminement vers solution Présentation de la solution Bilan

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Détection d’objets d’intérêt à l’aide de la technologie des beamlets

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Presentation Transcript

  1. Détection d’objets d’intérêt à l’aide de la technologie des beamlets Projet de fin d’étude [Hiver 2003] Par Lukasz Czuban Supervisé par Marek Zaremba

  2. Plan de présentation • Situation du problème • Cheminement vers solution • Présentation de la solution • Bilan • Conclusions et recommandations Par Lukasz Czuban Supervisé par Marek Zaremba

  3. Cheminement vers solution Recherche d’algorithme • Ondelettes(Wavelets) • Bleamlets

  4. Cheminement vers solution Problème avec Beamlets • 3D => O(n5log(n)) temps estimé (image 22’000x20’000x1’800 ) = 3200 siècles + mémoire de 19 Peta-Octets - 2D = O(n3log(n))  temps estimé (image22’000x20’000x1’800) = 26 jours + mémoire de 10,4 Mega-Octets

  5. Cheminement vers solution Identification des faiblesses des beamlets • Traitement du « vide » • Traitement général(non-local)

  6. Présentation de la solution Image de départ Points proches Chaîne de points Régression linéaire

  7. Présentation de la solution Traitement (version améliorée) Recherche de segments de droite Préparation des données Régression linéaire Tri Filtrage

  8. Présentation de la solution Détection de plans sûrs Ax + By + Cz + D = 0

  9. Présentation de la solution Interpolation Plans parfaits Plan interpolé

  10. Présentation de la solution Interpolation

  11. Présentation de la solution Extrapolation

  12. Présentation de la solution Filtrage

  13. Présentation de la solution Interpolation linéaire double

  14. Présentation de la solution Bilan • Complexité algorithmique O(n)  • temps de calcul = 1 sec, pour la même image qu’au début • => Gain de l’ordre de 1013

  15. Conclusion • Amélioration par rapport aux beamlets • Points forts(synthèse, design et implémentation) • Faiblesses (tests, paramètres) • Importance de la performance

  16. Bibliographie Sources provenant de livres : AMIOT, Esther. Introduction aux probabilités et à la statistique ; Éditions Gaëtan Morin,Montréal, 1990, 478 pages   BURDEN, Richard L. Numerical Analysis ; An International Thomson Publishing Company, Etats-Unis, 1997, 812 pages   CHARRON, Gilles. Algèbre linéaire et vectorielle :géométrie ; Éditions Études Vivantes, Canada, 1992, 428 pages   TRUCHETET, Frédéric. Ondelettes pour le signal numérique ; Éditions Hermes, Collection traitement du signal, Paris, 1998, 156 pages   VINING, G. Geoffrey. Statistical Methods for Engineers ; An International Thomson Publishing Company, Etats-Unis, 1998, 213 pages Sources provenant de l’Internet : http://cas.ensmp.fr/%7Echaplais/Wavetour_presentation/Wavetour_presentation_fr.html http://cas.ensmp.fr/~chaplais/Wavetour_presentation/Wavetour_presentation_US.html http://donut.99.free.fr/En-vrac/tipe/ondelettes.htm http://icg.harvard.edu/~sa60/Handouts/regression.PDF http://ltswww.epfl.ch/~coursti/slides2001-2002/compression.pdf http://netlib.bell-labs.com/cm/ms/who/wim/cascade/index.html http://tcts.fpms.ac.be/cours/1005-08/codage/xcodim1.pdf http://tcts.fpms.ac.be/cours/1005-08/codage/xcodim3.pdf http://tcts.fpms.ac.be/cours/1005-08/codage/xcodim2.pdf http://www.cmi.univ-mrs.fr/~torresan/universalis/ondel.html http://www.image-etc.com/faq/wavelet/Index.htm http://www.iro.umontreal.ca/~paquete/Download/ondelettes.pdf http://www.ni.com/pdf/manuals/322142b.pdf http://www.ruses.com/Pages/0001000G.htm http://www.sciences.ch/dwnldbl/ondelettes.pdf http://www-stat.stanford.edu/~beamlab/ http://www-stat.stanford.edu/~wavelab/ http://www.supelec-rennes.fr/ren/perso/jweiss/wavelet/intro.htm http://www.unilim.fr/pages_perso/jean.debord/math/reglin/reglin.htm

  17. Remerciements Marek Zaremba François Labrie et François Sarault

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