E. Marchand, F. Chaumette. Stratégies de reconstruction par vision active : une approche par réseaux Bayesiens. In 11ème Congrès AFCET/AFIA Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA'98, Volume 1, Pages 67-76, Clermont Ferrand, France, January 1998.
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Cet article traite du problème de la reconstruction de scènes polyédriques dans un contexte de vision active. À la base du processus de reconstruction, nous utilisons une méthode qui consiste à contraindre les mouvements de la caméra de manière à obtenir une estimation particulièrement précise des paramètres représentant la position 3D des segments. À cet aspect continu du processus de localisation, il est nécessaire de définir des stratégies de reconstruction et d'exploration de la scène. L'étape d'exploration que nous décrivons dans cet article permet de reconstruire de manière incrémentale l'ensemble des primitives qui apparaissent dans le champ de vision de la caméra. Elle repose sur une approche de prédiction/vérification d'hypothèses gérées à l'aide de réseaux Bayesiens. Cette approche permet d'obtenir une représentation de plus haut niveau des objets considérés, tout en traitant les problèmes locaux d'occlusion. Les méthodes que nous avons développées ont été mises en oeuvre sur la cellule de vision robotique de l' Irisa
Éric Marchand 
François Chaumette
@InProceedings{Marchand98b,
Author = {Marchand, E. and Chaumette, F.},
Title = {Stratégies de reconstruction par vision active : une approche par réseaux Bayesiens},
BookTitle = {11ème Congrès AFCET/AFIA Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA'98},
Volume = { 1},
Pages = {67--76},
Address = {Clermont Ferrand, France},
Month = {January},
Year = {1998}
}
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