Learning Objects Model and Context for Recognition and Localisation

Guido Manfredi 1
1 LAAS-RAP - Équipe Robotique, Action et Perception
LAAS - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse]
Résumé : Pour interagir avec le monde, un robot doit connaître, reconnaître et localiser dans l'espace les objets qui l'entourent. Pour connaître un objet, le robot doit le modéliser. Les techniques actuelles sont lourdes, complexes pour l'utilisateur et requièrent la présence de l'objet. Concernant la reconnaissance, de nombreuses techniques existent, mais plus le nombre d'objets considéré augmente, moins elles sont ables. Enn, la localisation repose sur les deux étapes précédentes et échouera si elles manquent de précision. La première partie de cette thèse montre que des modèles d'objets légers sont susants et qu'ils peuvent être modélisés automatiquement depuis Internet. La deuxième partie, démontre que l'utilisation du contexte (lieu, heure, etc.) permet d'améliorer la reconnaissance. Ce travaille se conclue en mettant l'accent sur l'avantage des modèles simples et en insistant sur l'importance des informations contextuelles.
Type de document :
Thèse
Automatic. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2015. English
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Contributeur : Christine Fourcade <>
Soumis le : jeudi 26 octobre 2017 - 09:39:26
Dernière modification le : mardi 11 septembre 2018 - 15:19:10
Document(s) archivé(s) le : samedi 27 janvier 2018 - 12:59:51

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Guido Manfredi. Learning Objects Model and Context for Recognition and Localisation. Automatic. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2015. English. 〈tel-01624066〉

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