Malis05a
E. Malis, E. Marchand. Méthodes robustes d'estimation pour la vision robotique. In Journées nationales de la recherche en robotique, JNRR'05, Guidel, France, October 2005.
Download [help]
Download paper: Adobe portable document (pdf)
Copyright notice:
 
 
This material is presented to ensure timely dissemination of scholarly and technical work. Copyright and all rights therein are retained by authors or by other copyright holders. All persons copying this information are expected to adhere to the terms and constraints invoked by each author's copyright. These works may not be reposted without the explicit permission of the copyright holder. This page is automatically generated by bib2html v217, © Inria 2002-2024, Projet Lagadic/Rainbow
Abstract
L'objectif de cet article est de présenter un état de l'art des méthodes d'estimation robustes utilisées en vision par ordinateur, avec une attention particulière aux applications robotiques. Dans ce contexte particulier, les contraintes dues au temps de calcul doivent être prises en compte pour le choix des algorithmes d'estimation. Parmi les nombreuses techniques qui ont été proposés dans la littérature pour obtenir des estimations robustes, on peut citer, dans être exhaustif, la transformée de Hough, RANSAC (Random Sample Consensus), les LMS (Least Median of Squares), les M-estimateurs, etc. Dans cet article nous décrirons les différentes méthodologies en prenant comme exemple des applications robotiques
Contact
BibTex Reference
@InProceedings{Malis05a,
Author = {Malis, E. and Marchand, E.},
Title = {Méthodes robustes d'estimation pour la vision robotique},
BookTitle = {Journées nationales de la recherche en robotique, JNRR'05},
Address = {Guidel, France},
Month = {October},
Year = {2005}
}
EndNote Reference [help]
Get EndNote Reference (.ref)