Literatura académica sobre el tema "Fusion de profondeur de champ"

Ce travail s’inscrit dans la thématique de la reconnaissance de visages. Il s’agit de décider de manière automatique de l’identité d’une personne en fonction des traits caractéristiques de son visage. Nous présentons une approche bimodale 2D-3D qui combine des caractéristiques visuelles et de profondeur, afin d’améliorer la précision et la robustesse de la reconnaissance par rapport aux approches monomodales classiques. Dans un premier temps, une méthode d’acquisition 3D par reconstruction stéréoscopique dédiée aux visages est proposée. Cette méthode s’appuie sur un modèle actif de forme permettant de tenir compte de la topologie du visage. Ensuite, un nouveau descripteur DLBP (Depth Local Binary Patterns) est défini pour caractériser les informations de profondeur. Ce descripteur étend aux images de profondeur les LBP traditionnels utilisés pour décrire les textures. Enfin, une stratégie de fusion bi-niveaux est proposée, permettant une combinaison à la fois précoce et tardive des deux modalités. Des expérimentations menées sur différentes collections publiques de tests, ainsi que sur une collection spécialement élaborée pour les besoins de l’évaluation, ont permis de valider les contributions proposées dans le cadre de ce travail. En particulier, les résultats ont montré d’une part la qualité des données obtenues à l’aide de la méthode de reconstruction, et d’autre part un gain de précision obtenu en utilisant le descripteur DLBP et la fusion bi-niveaux<br>This work lies in the domain of face recognition. The objective is to automatically decide about a person identity by analyzing his/her facial features. We introduce a 2D-3D bimodal approach that combines visual and depth features in order to provide better recognition accuracy and robustness than classical monomodal approaches. First, a 3D acquisition method dedicated to faces, based onstereoscopic reconstruction, is proposed. It is based on an active shape model to take into account the topology of the face. Then, a novel descriptor named DLBP (Depth Local Binary Patterns) is defined in order to characterize the depth information. This descriptor extends to the depth images the traditional LBP originally used for texture description. Finally, a two-stage fusion strategy isproposed, that combines the modalities using both early and late fusions. The experiments conducted with different public datasets, as well as with a new dataset elaborated specifically for the evaluation purposes, allowed to validate the contributions introduced throughout this work. In particular, results have shown the quality of the data obtained using the reconstruction method, and also a gain in precision obtained by using the DLBP descriptor and the two-stage fusion

L’estimation de la profondeur consiste à calculer la distance entre différents points de la scène et la caméra. Savoir à quelle distance un objet donné est de la caméra permettrait de comprendre sa représentation spatiale. Les anciennes méthodes ont utilisé des paires d’images stéréo pour extraire la profondeur. Pour avoir une paire d’images stéréo, nous avons besoin d’une paire de caméras calibrées. Cependant, il est plus simple d’avoir une seule image étant donnée qu’aucun calibrage de caméra n’est alors nécessaire. C’est pour cette raison que les méthodes basées sur l’apprentissage sont apparues. Ils estiment la profondeur à partir d’une seule image. Les premières solutions des méthodes basées sur l’apprentissage ont utilisé la vérité terrain de la profondeur durant l’apprentissage. Cette vérité terrain est généralement acquise à partir de capteurs tels que Kinect ou Lidar. L’acquisition de profondeur est coûteuse et difficile, c’est pourquoi des méthodes auto-supervisées se sont apparues naturellement comme une solution. Ces méthodes ont montré de bons résultats pour l’estimation de la profondeur d’une seule image. Dans ce travail, nous proposons d’estimer des cartes de profondeur d’images prises du point de vue des conducteurs de train. Pour ce faire, nous avons proposé d’utiliser les contraintes géométriques et les paramètres standards des rails pour extraire la carte de profondeur à entre les rails, afin de la fournir comme signal de supervision au réseau. Il a été démontré que la carte de profondeur fournie au réseau résout le problème de la profondeur des voies ferrées qui apparaissent généralement comme des objets verticaux devant la caméra. Cela a également amélioré les résultats de l’estimation de la profondeur des séquences des trains. Au cours de ce projet, nous avons d’abord choisi certaines séquences de trains et déterminé leurs distances focales pour calculer la carte de profondeur de la voie ferrée. Nous avons utilisé ce jeu de données et les distances focales calculées pour affiner un modèle existant « Monodepth2 » pré-entrainé précédemment sur le jeu de données Kitti.<br>Depth prediction is the task of computing the distance of different points in the scene from the camera. Knowing how far away a given object is from the camera would make it possible to understand its spatial representation. Early methods have used stereo pairs of images to extract depth. To have a stereo pair of images, we need a calibrated pair of cameras. However, it is simpler to have a single image as no calibration or synchronization is needed. For this reason, learning-based methods, which estimate depth from monocular images, have been introduced. Early solutions of learning-based problems have used ground truth depth for training, usually acquired from sensors such as Kinect or Lidar. Acquiring depth ground truth is expensive and difficult which is why self-supervised methods, which do not acquire such ground truth for fine-tuning, has appeared and have shown promising results for single image depth estimation. In this work, we propose to estimate depth maps for images taken from the train driver viewpoint. To do so, we propose to use geometry constraints and rails standard parameters to extract the depth map inside the rails, to provide it as a supervisory signal to the network. To this end, we first gathered a train sequences dataset and determined their focal lengths to compute the depth map inside the rails. Then we used this dataset and the computed focal lengths to finetune an existing model “Monodepth2” trained previously on the Kitti dataset. We show that the ground truth depth map provided to the network solves the problem of depth of the rail tracks which otherwise appear as standing objects in front of the camera. It also improves the results of depth estimation of train sequences.

En France, les chutes constituent la première cause de mortalité chez les plus de 75 ans, et la seconde chez les plus de 65 ans. On estime qu'elle engendre un coût de 1 à 2 milliards d'euros par an pour la société. L'enjeu humain et socio-économique est colossal, sachant que le risque de chute est multiplié par 20 après une première chute, que le risque de décès est multiplié par 4 dans l'année qui suit une chute, que les chutes concernent 30% des personnes de plus de 65 ans et 50% des personnes de plus de 85 ans, et que l'on estime que d'ici 2050, plus de 30% de la population sera âgée de plus de 65 ans. Cette thèse propose un dispositif de détection de présence au sol se basant sur l'analyse de cartes de profondeurs acquises en temps réel, ainsi qu'une amélioration du dispositif proposé utilisant également un capteur thermique. Les cartes de profondeurs et les images thermiques nous permettent de nous affranchir des conditions d'illumination de la scène observée, et garantissent l'anonymat des personnes qui évoluent dans le champ de vision du dispositif. Cette thèse propose également différentes méthodes de détection du plan du sol dans une carte de profondeurs, le plan du sol constituant une référence géométrique nécessaire au dispositif proposé. Une enquête psychosociale a été réalisée, qui nous a permis d'évaluer l'acceptabilité a priori dudit dispositif. Cette enquête a démontré sa bonne acceptabilité, et a fourni des préconisations quant aux points d'amélioration et aux écueils à éviter. Enfin, une méthode de suivi d'objets dans une carte de profondeurs est proposée, un objectif à plus long terme consistant à mesurer l'activité des individus observés<br>In France, fall is the first death cause for people aged 75 and more, and the second death cause for people aged 65 and more. It is considered that falls generate about 1 to 2 billion euros health costs per year. The human and social-economical issue is crucial, knowing that for the mentioned populations, fall risk is multiplied by 20 after a first fall; that the death risk is multiplied by 4 in the year following a fall; that per year, 30% of the people aged 65 and more and 50% of the people aged 85 and more are subject to falls; and that it is estimated that more than 30% of the French population whill be older than 65 years old by 2050. This thesis proposes a ground lying event detection device which bases on the real time analysis of depth maps, and also proposes an improvement of the device, which uses an additional thermal sensor. Depth maps and thermal images ensure the device is independent from textures and lighting conditions of the observed scenes, and guarantee that the device respects the privacy of those who pass into its field of view, since nobody can be recognized in such images. This thesis also proposes several methods to detect the ground plane in a depth map, the ground plane being a geometrical reference for the device. A psycho-social inquiry was conducted, and enabled the evaluation of the a priori acceptability of the proposed device. This inquiry demonstrated the good acceptability of the proposed device, and resulted in recommendations on points to be improved and on pitfalls to avoid. Last, a method to separate and track objects detected in a depth map is proposed, the measurement of the activity of observed individuals being a long term objective for the device

La caractérisation du champ magnétique interstellaire de notre Galaxie représente un enjeu majeur de l'astrophysique. Une meilleure connaissance de ses propriétés, en particulier de sa structure, constituerait en effet un atout important pour de nombreux domaines de recherche allant de l'étude des rayons cosmiques à la dynamique de la Galaxie en passant par l'évolution du milieu interstellaire et la formation stellaire. Des observations radio récentes ont permis de mettre en évidence des caractéristiques communes dans la structure magnétique de galaxies proches semblables à la Voie Lactée. Lorsque les galaxies sont vues de face, les lignes de champ magnétique forment un motif en spirale proche de celui observé dans le visible. Lorsque les galaxies sont vues par la tranche, les lignes de champ magnétique sont parallèles au plan galactique dans le disque et ont une forme dite en "X" dans le halo. Il est dès lors naturel de se poser la question de la présence d'une telle structure en X dans le halo de notre propre Galaxie. L'objectif du travail que j'ai effectué lors de mes trois années de thèse a consisté à tenter d'apporter des éléments de réponse à cette question. Les difficultés sont principalement de deux ordres : d'une part, notre position, à l'intérieur de la Voie Lactée ne nous permet pas d'avoir une vision globale de sa structure magnétique à grande échelle ; d'autre part, le champ magnétique est inaccessible à une observation directe, il est donc nécessaire de mettre en oeuvre des techniques indirectes estimant certaines des caractéristiques du champ magnétique à partir de l'effet qu'il peut avoir sur une observable donnée. Pour ma part, j'ai basé mon travail sur l'effet de rotation Faraday. J'ai tout d'abord constitué une carte de référence observationnelle de la profondeur Faraday de notre Galaxie associée au champ magnétique à grande échelle. Pour cela, j'ai dû développer un modèle simple de champ magnétique turbulent afin de pouvoir en soustraire sa contribution à la profondeur Faraday de celle du champ magnétique total. J'ai ensuite construit des cartes théoriques de la profondeur Faraday de notre Galaxie basées sur un ensemble de modèles analytiques du champ magnétique à grande échelle compatibles avec différentes contraintes (théoriques et observationnelles) et dépendant d'un nombre raisonnable de paramètres libres. J'ai finalement ajusté les valeurs de ces paramètres au travers d'une laborieuse phase d'optimisation. Mon manuscrit se décompose en quatre chapitres principaux. Au chapitre 1, je présenterai le contexte de mon travail et j'énoncerai divers résultats généraux utiles à mon étude. Au chapitre 2, je passerai en revue l'ensemble des éléments nécessaires à ma modélisation et j'insisterai particulièrement sur le jeu de modèles analytiques de champ magnétique que j'ai utilisés. Au chapitre 3, je décrirai les procédures de simulation et d'optimisation. Au chapitre 4, je présenterai mes résultats. Dans ce dernier chapitre, je dériverai les valeurs des paramètres des différents modèles de champ conduisant au meilleur accord avec les observations, je tâcherai de préciser le rôle de chaque paramètre et son impact sur la carte théorique, et je discuterai les géométries autorisées dans les différents cas. Je montrerai que l'accord modèle-observation est légèrement meilleur avec un champ du halo bisymétrique qu'avec un champ du halo axiisymétrique et que dans le premier cas, un motif en X apparaît naturellement dans les cartes de polarisation alors que le champ magnétique est horizontal dans le second cas<br>Characterization of the interstellar magnetic field of our Galaxy is a major challenge for astrophysics. A better understanding of its properties, particularly its structure, would be valuable in many research areas, from cosmic-ray studies to Galactic dynamics and including interstellar medium evolution and star formation. Recent radio observations uncovered common characteristics in the magnetic structure of nearby galaxies similar to the MilkyWay. In face-on galaxies, magnetic field lines appear to form a spiral pattern similar to that observed in the optical. In edge-on galaxies, magnetic field lines appear to be parallel to the galactic plane in the disc and X-shaped in the halo. One may naturally wonder whether such an X-shape structure is also present in the halo of our own Galaxy. The purpose of the work performed during my three years as a Ph.D. student was to try and provide some answers to this question. There are two major difficulties : on one hand, our location within the Milky Way does not mate it to have a global view of its large-scale magnetic structure; on the other hand, the magnetic field is not directly observable, so it is necessary to implement indirect techniques, based on the effect the magnetic field can have on a given observable, to estimate some characteristics of the magnetic field. My own work is based on Faraday rotation. I first built an observational reference map of the Faraday depth of our Galaxy associated with the large-scale magnetic field. To that end, I had to develop a simple model of the turbulent magnetic field in order to substract its contribution to the Galactic Faraday depth from that of the total magnetic field. I then constructed theoretical maps of Galactic Faraday depth based on a set of analytical models of the large-scale magnetic field that are consistent with various (theoretical and observational) constraints and depend on a reasonable number of free parameters. Finally I fitted the values of these parameters through a challenging optimization phase. My manuscript is divided into four main chapters. In Chapter 1, I present the context of my work as well as various general results useful for my study. In Chapter 2 I review all the elements required for my modeling, with emphasis on the set of analytical models used. In Chapter 3, I describe my simulation and optimization procedures. In Chapter 4 I present my results. In this final chapter, I derive the parameter values of the different field models that lead to the best fit to the observations, I try to identify the role of each parameter and its impact on the theoretical map, and I discuss the different geometries allowed in the various cases. Finally, I show that the fit to the observational map is slightly better with a bisymmetric halo field than with an axisymmetric halo field, and that an X-shape pattern in polarization maps naturally arises in the first case whereas the field appears to remain mainly horizontal in the second case

Les capteurs à triangulation active permettent de numériser la surface d'un objet et de construire un modele informatique 3d de sa géométrie. Le déplacement du capteur autour de l'objet est nécessaire a une numérisation exhaustive. Jusqu'à présent, ce déplacement nécessitait l'expertise d'un operateur ; la génération automatique des trajectoires permettrait d'en faciliter l'utilisation. C'est le sujet de recherche de cette de thèse. En contrepartie de sa précision, notre capteur ne dispose que d'une profondeur de champ réduite qui lui impose de rester très proche de l'objet à numériser et soulevé le problème des collisions. De plus, il est destiné à être monte sur une grande variété de supports. La diversité de leur configuration mécanique est une source de difficultés supplémentaires. L'automatisation des mouvements fait intervenir une boucle d'asservissement articulée autour d'une représentation interne de la scène. La première phase est la mise à jour incrémentielle de cette représentation. Afin d'identifier l'espace vide dans lequel le capteur peut se déplacer sans danger, nous avons entièrement pris en compte les phénomènes d'ombre et d'occultation inhérents aux capteurs a triangulation. Lors de la deuxième phase, la planification des déplacements est résolue par une décomposition hiérarchique a deux niveaux, basée sur l'identification d'une configuration mécanique minimale commune aux différents supports du capteur. A bas niveau, le logiciel procède à la numérisation complète d'une vue et se concentre sur l'évitement des collisions. A haut niveau, il doit effectuer le choix de la prochaine vue en se concentrant sur son objectif premier qui est de compléter les données. Une implémentation opérationnelle des méthodes décrites dans cette thèse permet la numérisation automatique d'objets de formes complexes et diverses. Des résultats expérimentaux sont présentes.

Dans le domaine de la surveiIlance du champ de bataille, la poursuite de cibles terrestres est un point crucial pour évaluer le comportement des forces présentent sur le théâtre des opérations. Cette poursuite peut être menée à partir des capteurs aéroportés GMTI (Ground Moving Target Indicator) qui détectent tous les objets en mouvement. Toutefois, les techniques classiques de trajectographie ne permettent pas d'établir une situation fiable de la scène. Cependant, avec le développement et la fiabilité des systèmes d'information géographique, il devient possible de fusionner les données GMTI avec toute l'information contextuelJe pour améliorer le pistage. Le travail présenté dans cette thèse s'intéresse à l'intégration de l'information cartographique dans les techniques usueIJes de trajectographie. Le réseau routier est alors considéré comme une contrainte et un algorithme IMM à structure variable, pour s'adapter à la topologie du réseau, est présenté et testé sur données simulées. L'algorithme prend en entrée la position des plots MTI mais aussi la vitesse radiale des plots. Lorsque cette dernière est éloignée statistiquement de la vitesse radiale prédite, le système risque de ne pas associer le plot à la piste et de perdre cette dernière. Dans ce cas, un facteur d'oubli momentané est utilisé afin d'éviter la perte de la piste. De plus, la problématique des entrées et sorties de route pour le pi stage d'objets d'intérêts est traitée en activant ou désactivant les modèles dynamiques sous contraintes. Par ailleurs, nous proposons une approche pour considérer l'information négative (i.e. absence de détection) suivant la nature du terrain et améliorer la continuité du pi stage

Un des défis majeurs en neurosciences est d’acquérir des images de neurones profondément dans le cerveau tout en gardant un champ de vue raisonnable et en causant le moins de dommage possible au tissu. Le premier projet décrit dans ce mémoire consiste en un système endoscopique à balayage laser. En utilisant des composantes micro-optique au bout d’une fibre monomode de 125 µm de diamètre, un laser vient être focalisé sur le côté de cette fibre à environ 60 µm de celle-ci. Un micro capillaire de verre de 250 µm de diamètre externe et 150 µm de diamètre interne sert de guide pour cette fibre dans l’échantillon. Le point focal possède un diamètre entre 2 et 3 µm et peut être balayé sur une même ligne horizontale à une vitesse de 30 Hz et sur un angle de 90o par un système construit spécialement pour suivre la géométrie cylindrique de l’endoscope. Un actuateur piezoélectrique déplace la fibre verticalement avec une résolution microscopique sur un intervalle de 400 µm pour compléter une image cylindrique. Le fait de collecter le signal de fluorescence sur le côté de la fibre facilite son utilisation lors de l’acquisition et permet d’acquérir des images sur des zones non affectées par la chirurgie. De plus, le champ de vue du système est contrôlé par l’angle de balayage et la translation verticale de la fibre, donc complètement indépendant du diamètre de celle-ci. En utilisant des longueurs de fibres à gradient d’indice différentes, il est également possible de modifier le champ de vue du système, sans modifier son diamètre. Il a été possible avec ce système d’acquérir des images de microglies dans le mésencéphale d’une souris CX3CR1-GFP. Le système est prêt à être utilisé pour de l’imagerie calcique sur une ligne de pixel. L’imagerie de cerveaux entiers peut révéler une panoplie d’informations permettant de mieux comprendre le développement neuronal à l’échelle microscopique, mais également macroscopique. De plus, visualiser le cerveau comme un tout permet de mieux conceptualiser comment différentes maladies l’affectent dans son ensemble plutôt que de s’intéresser qu’à certaines structures spécifiques. En ce moment, il existe deux défis quant à l’imagerie de cerveau de souris complet : 1) le temps d’acquisition souvent très long (plusieurs heures) et 2) la création d’une grande quantité de données qui requiert une gestion ordonnée et spécifique pour ce genre d’application. Pour pallier à ces défis, on présente dans ce mémoire un système d’imagerie volumétrique à excitation 1-photon ayant une résolution raisonnable, capable d’acquérir un cerveau de souris entier avec sectionnement optique en quelques minutes. Il s’agit d’une combinaison entre un système à grand champ et l’algorithme HiLo. Le champ de vue est ...<br>Imaging cells and axons in deep brain with minimal damage while keeping a sizable field of view remains a challenge, because it is difficult to optimize one without sacrificing the other. We propose a scanning method reminiscent of laser scanning microscopy to get a reasonable field of view with minimal damage deep in the brain. By using micro-optics at the tip of our 125 µm-diameter singlemode fiber inside a 250 µm capillary, we can create a focal spot on the side of the fiber at a distance of approximately 60 µm. The focal spot has a 2 µm diameter and can be scanned at up to 30 hertz by a custom scanning device over a 90 degree angular sweep on a single line. A piezoelectric actuator moves up and down the fiber to achieve a cylindrical scanning pattern. By having this side illumination, there is no need for surgical exposure of the tissue, making our method simple and easy to achieve. The field of view is controlled by the angular and vertical sweeps, unrelated to the fiber diameter. Furthermore, by modifying the length of the grin lens, we could directly increase or decrease the field of view of our optical system, without any change on the probe diameter. We have succeeded in imaging microglia in the midbrain of a CX3CR1-GFP mouse. The system is also ready for calcium imaging on single pixel lines. Imaging whole mouse brains can provide a wealth of information for understanding neuronal development at both the microscopic and macroscopic scale. Furthermore, visualizing entire brain samples allow us to better conceptualize how different diseases affect the brain as a whole, rather than only investigating a certain structure. Currently, two main challenges exist in achieving whole mouse brain imaging: 1) Long image acquisition sessions (on the order of several hours) and 2) Big data creation and management due to the large, high-resolution image volumes created. To overcome these challenges, we present a fast 1-photon system with a slightly decreased resolution allowing whole brain, optically sectioned imaging on the order of minutes by using a mathematical algorithm termed “HiLo”. Our large field of view (25 mm2 ) allows us to see an entire newborn mouse brain in a single snapshot with a resolution of about 2 µm in lateral direction and 4 µm in axial direction. This resolution still allows visualization of cells and some large axonal projections. This technological advancement will first and foremost allow us to rapidly image large volume samples and store them in a smaller format without losing the integral information, which is mainly stained-cell quantity and location. Secondly, the design will allow for increased successful high-resolution imaging by screening ...