Apprentissage visuel dans un système de vision active : application dans un contexte de robotique et reconnaissance du visage

• Auteur / Autrice : Aleix Martinez Margarit
• Direction : Jaime Lopez-Krahe, Jaime Lopez-Krahe
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 1998
• Etablissement(s) : Paris 8

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage automatique

Perception des visages

Robots mobiles

Vision artificielle (robotique)

Résumé

Dans cette these, nous presentons de nouvelles idees pour le developpement des plates-formes actives qui aident un agent autonome (artificiel) a reconnaitre des objets et a se reperer dans un environnement spatial. Pour resoudre ce probleme, nous avons etudie des representations distinctes basees sur l'aspect exterieur. Plus concretement, nous avons etudie l'utilisation de divers filtres gaussiens et particulierement les filtres orientables. Nous montrons comment ces filtres s'adaptent bien aux situations reelles et peuvent etre utilises de maniere efficace sur des plates-formes de vision active. Nous presentons des idees de base avec la description de sujets et l'etude de representation de donnees visuelles. Pour ceci, nous analyserons les differents filtres (gaussiens, premiere et deuxieme derivee de la gaussienne), ainsi qu'une nouvelle idee de representation iconique basee sur des filtres orientes. Posterieurement, nous decrivons une nouvelle idee pour l'utilisation de cette representation iconique dans des applications reelles, basee sur le balayage du systeme visuel humain. Des ordres assez simples, permettent d'obtenir de tres bons resultats en reconnaissance de visages et d'environnements spatiaux. Le systeme se divise en trois parties : 1) attention visuelle. 2) extraction de l'information et reduction de la dimensionnalite. 3) strategie de balayage visuel. L'objectif final est d'ameliorer quelques uns des problemes evoques dans les chapitres precedents. Pour obtenir de meilleurs resultats, nous avons formalise l'algorithme em (esperance - maximisation) avec des algorithmes genetiques. Nous avons implemente un nouvel algorithme de navigation active pour la navigation d'un robot dans un environnement inconnu. Ce systeme de navigation utilise des annotations de haut niveau pour la communication avec l'usager et les autres modules du systeme. Le dernier chapitre decrit les conclusions et les lignes de poursuite de la these.