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Technique et Science Informatiques

0752-4072
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 25/8-9 - 2006  - pp.1049-1078  - doi:10.3166/tsi.25.1049-1078
TITRE
Évolution artificielle, optimisation et analyse d'images

RÉSUMÉ
Grâce à l’influence de la synthèse d’images et de ses modèles paramétriques qui lui fournissent un cadre conceptuel formalisé, l’analyse d’images recourt de plus en plus aux méthodes d’optimisation issues de l’évolution artificielle, qui donnent une nouvelle vitalité aux méthodes paramétriques comme celles qui dérivent de la transformation de Hough. Nous décrivons comment certaines variantes permettent de construire des algorithmes puissants et rapides en vision artificielle et en fusion de capteurs avec de remarquables propriétés temps-réel.

ABSTRACT
Parametric models inherited from image synthesis are giving an opportunity to using artificial evolution as a parameter optimisation paradigm in image analysis applications. In this paper, we show how artificial evolution can actually widen the scope of the generalised Hough transform and how some newer evolutionary approaches can efficiently solve real-time computer vision, sensor fusion and robotics problems with little reference to more traditional methods.

AUTEUR(S)
Jean LOUCHET

MOTS-CLÉS
Transformation de Hough, analyse paramétrique, vision artificielle, vision stéréo, fusion de capteurs, planification robotique, stratégies d’évolution, algorithmes génétiques, évolution parisienne, algorithme des mouches, modèles physiques.

KEYWORDS
Hough Transform, model-based analysis, machine vision, stereovision, sensor fusion, robot trajectory planning, evolution strategies, genetic algorithms, parisian evolution, fly algorithm, physical models.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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