Projet : VISTA - vista

<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000" link="#9944EE" vlink= "#0000FF" alink="#00FF00"> <h1><a name="SECTION00020000000000000000" id= "SECTION00020000000000000000"></a> <a name= "VISTA_presentation_" id="VISTA_presentation_"></a><br /> Présentation et objectifs généraux</h1><a name= "VISTA_presentation_intro" id="VISTA_presentation_intro"></a> <p><strong>Mots clés :</strong> <i>imagerie spatio-temporelle, vision dynamique, vision active, modélisation statistique, modèle markovien, estimation bayésienne, segmentation, mouvement, suivi, trajectographie, asservissement visuel, stratégie de perception, déformation, mouvement fluide, sonar, imagerie médicale, vision robotique, indexation vidéo, imagerie météorologique .</i></p> <h3>Résumé :</h3> <div class="ABSTRACT"> Le projet Vista s'intéresse à plusieurs types d'imageries spatio-temporelles, pouvant relever de l'imagerie optique (vidéo, infra-rouge) comme acoustique (sonar, échographie). Nos travaux en vision spatio-temporelle et active se structurent en deux grandes catégories : <i>i)</i> l'analyse de phénomènes physiques de nature essentiellement dynamique, pour des besoins de mesures, référencées image ou scène, des besoins de reconnaissance et de décision sur des événements temporels ; <i>ii)</i> la perception de systèmes automatisés ou robotiques, pour des problèmes de surveillance et de détection, de guidage et de manipulation, de navigation ou d'exploration. Nous privilégions une approche statistique de ces problèmes. Les aspects d'analyse spatio-temporelle long-terme et de suivi sont particulièrement étudiés, comme les questions d'analyse du mouvement et des déformations. Nous abordons les situations d'observateur actif, c.a.d. d'asservissement visuel ou de perception active, lorsque le capteur est commandable. Trois secteurs d'applications irriguent nos études: la ``métrologie'' du mouvement et des déformations (imagerie météorologique, imagerie médicale, visualisation expérimentale en mécanique des fluides), l'indexation vidéo, la vision robotique et les systèmes de surveillance (sonar, transports). </div> <p>Les travaux du projet Vista portent sur deux grandes catégories de problèmes pouvant interagir :</p> <ul> <li><i class="sans">l'analyse de scènes ou de phénomènes physiques dynamiques</i>, pour des objectifs de mesures, référencées image ou scène, des besoins de reconnaissance et de décision sur des événements temporels ;</li> <li><i class="sans">la perception de systèmes automatisés ou robotiques</i>, pour des tâches de surveillance et de détection, de guidage et de manipulation, de navigation et d'exploration.</li> </ul>Dans ces contextes, nous nous intéressons à plusieurs types d'imageries spatio-temporelles, 1<small>D</small>, 2<small>D</small> ou 3<small>D</small> + <span class= "MATH"><i>t</i></span>, relevant principalement de l'imagerie optique (vidéo, infra-rouge), mais aussi acoustique (sonar, échographie). <p>Nous privilégions une approche statistique des questions d'analyse du mouvement et des déformations. Les aspects d'analyse spatio-temporelle long-terme sont particulièrement étudiés, notamment de suivi temporel. Nous abordons également les situations d'observateur actif, lorsque le capteur est commandable. Nous nous plaÇons dans un cadre de contrÔle en boucle fermée sur des informations visuelles (asservissement visuel), et à un plus haut niveau nous nous intéressons à des schémas de perception active. Trois secteurs d'applications motivent principalement nos études : <i>``métrologie'' du mouvement et des déformations</i> (imagerie météorologique, imagerie médicale, visualisation expérimentale en mécanique des fluides), <i>indexation de vidéos</i> par le contenu, <i>vision robotique et systèmes de surveillance</i> (sonar, transports).</p> <p>Plus précisément, nous structurons nos activités de recherche en trois axes principaux :</p> <ul> <li><i class="sans">Modèles statistiques et analyse d'images spatio-temporelles.</i> Dans le cadre de l'analyse d'images spatio-temporelles, et du suivi dans le temps des primitives extraites, les modélisations statistiques à base de dépendances locales offrent un cadre méthodologique souple et riche, permettant d'aborder à l'aide d'outils variés de nombreux problèmes. Associés à l'estimation bayésienne, de tels modèles permettent de spécifier le lien entre les données et les primitives inconnues, et d'y adjoindre une connaissance a priori sur ces dernières prenant en compte le contexte local (spatial ou temporel). La spécificité des différents modèles d'analyse spatio-temporelle que nous développons, dépend de la nature des variables, continue, discrète, ou symbolique, et de leurs interactions, linéaires ou non, mais aussi de la structuration de ces interactions locales. Nous nous intéressons notamment dans ce contexte à des modèles markoviens hiérarchiques ainsi qu'à des estimateurs robustes.</li> <li><i class="sans">Analyse du mouvement et trajectographie.</i> L'analyse du mouvement dans une séquence d'images doit être posée comme un problème joint d'estimation et de segmentation, puisqu'il s'agit d'appréhender des informations partiellement observables et discontinues. C'est un problème particulièrement difficile, mais dont la résolution est cruciale pour la plupart des tâches en analyse de scène dynamique. Ce problème peut se présenter en fait sous plusieurs variantes, suivant que l'objectif prioritaire se trouve être l'obtention d'une mesure dense ou paramétrique du mouvement, d'une partition de l'image en régions, ou l'extraction d'entités pertinentes. Un thème central et encore très ouvert sur ce sujet est l'analyse du mouvement déformable, qu'il soit articulé, élastique ou fluide. Un autre champ d'investigation motivant ces études sur la segmentation et la caractérisation du mouvement, ainsi que sur le suivi temporel, est représenté par la structuration et l'indexation de vidéo par le contenu. Enfin, sur les aspects de trajectographie, nous considérons des problèmes liés à l'estimation de systèmes dynamiques partiellement observés dans un contexte passif, notamment dans le domaine sonar, ainsi qu'à la formalisation du suivi d'objets mutiples par des méthodes de type <small>PMHT</small> ou filtrage particulaire.</li> <li><i class="sans">Asservissement visuel et perception active.</i> La perception active consiste à élaborer des stratégies de perception et d'action dans le but d'améliorer, par le contrÔle des paramètres du capteur, les performances des algorithmes de vision ou de détection. Nous nous intéressons au contrÔle de la position, de la vitesse, ou de la trajectoire de capteurs de type vidéo ou sonar. Deux types de stratégies sont considérés et combinés : d'une part, des stratégies locales, liées aux techniques d'asservissement visuel et fournissant une perception de bas niveau, et d'autre part, des stratégies globales, activées sur des événements particuliers et remontant à une perception de plus haut niveau. Nous abordons le couplage d'une vision locale embarquée et d'une vision globale de la scène. Par ailleurs, nous étudions des questions liées à la théorie de l'exploration (``search theory'').</li> </ul> <p>Dans les trois secteurs d'applications mentionnés, nous avons eu récemment ou nous avons actuellement des conventions de recherche ou de transfert avec Météo-France, Thomson-<small>CSF</small>-Optronique, l'Ina, Thomson-Multimedia, <small>EDF</small>, l'Ifremer, le Cemagref, des projets multi-partenaires nationaux (programme <small>RNRT</small>, programme Priamm) et européens (projet Esprit <small>R</small>&<small>D</small> Divan, projet <small>IST</small> Carsense, contrat Eumetsat), et des collaborations avec des partenaires académiques comme notamment le <small>LMD</small> et l'École Navale.</p> </body>