María José Escobar, docteur en Automatique et Traitement duSignal et des Images, Université de Nice-Sophia Antipolis, France. Elle a fait aussi des études de master en ingénierieelectronique et le diplome d'ingénieur électronique àl'Universidad Técnica Federico Santa María (UTFSM), Chile. Maintenant, elle travail comme chercheuse à l'UTFSM.
Modèles bio-inspirés pour l'estimation et l'analyse de mouvement. Applications à la reconnaissance d'actions et l'intégration du mouvement
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- Nombre de pages204
- FormatPoche
- PrésentationBroché
- Poids0.308 kg
- Dimensions15,0 cm × 22,0 cm × 0,0 cm
- ISBN978-613-1-52249-9
- EAN9786131522499
- Date de parution25/07/2010
- CollectionOMN.UNIV.EUROP.
- ÉditeurUniv Européenne
Résumé
Ce livre porte sur l'étude et la modélisation de la perception du mouvement chez les mammifères et comment un système bio-inspiré peut être appliqué dans le cadre d'une application réelle. Ce livre montre un système bio-inspiré pour l'analyse de mouvement : une architecture séquentielle pour V1 et MT. Cette architecture sera développée au cours de ce livre pour étudier deux types de applications : la reconnaissance d'actions et l'intégration demouvement.
Ce livre est organisé en quatre parties. La partie I résume le traitement de l'information visuelle du mouvement chez le mammifère et comment les mécanismes de vision ont été classiquement modelisés. A partir de cet analyse, une architecture séquentielle générale pour V1 et MT est proposée. La partie II montre comment cette architecture bio-inspirée peut être étendue pour traiter un problème classique en vision par ordinateur, la reconnaissance d'actions.
La partie III analyse le problème de l'intégration de mouvement et le role de la suppression péripherique dans la résolution du problème d'ouverture. Finallement, la partie IV conjugue des élements importants de l'estimation demouvement avec les projections de ce travail.
Ce livre est organisé en quatre parties. La partie I résume le traitement de l'information visuelle du mouvement chez le mammifère et comment les mécanismes de vision ont été classiquement modelisés. A partir de cet analyse, une architecture séquentielle générale pour V1 et MT est proposée. La partie II montre comment cette architecture bio-inspirée peut être étendue pour traiter un problème classique en vision par ordinateur, la reconnaissance d'actions.
La partie III analyse le problème de l'intégration de mouvement et le role de la suppression péripherique dans la résolution du problème d'ouverture. Finallement, la partie IV conjugue des élements importants de l'estimation demouvement avec les projections de ce travail.