Fond, Antoine
[Verfasser:in]
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Université de Lorraine
[Mitwirkende:r];
Berger, Marie-Odile
[Mitwirkende:r];
Simon, Gilles
[Mitwirkende:r]
Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée ; Image-based localization in urban environment : application to augmented reality
Titel:
Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée ; Image-based localization in urban environment : application to augmented reality
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Dans cette thèse on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain mais aussi des objets d’intérêt pour les applications de réalité augmentée. On cherche donc à partir d’une seule image à calculer la pose de la caméra par rapport à une base de données de bâtiments références connus. On décompose le problème en deux parties : trouver les références visibles dans l’image courante (reconnaissance de lieux) et calculer la pose de la caméra par rapport à eux. Les approches classiques de ces deux sous-problèmes sont mises en difficultés dans les environnements urbains à cause des forts effets perspectives, des répétitions fréquentes et de la similarité visuelle entre façades. Si des approches spécifiques à ces environnements ont été développés qui exploitent la grande régularité structurelle de tels milieux, elles souffrent encore d’un certain nombre de limitations autant pour la détection et la reconnaissance de façades que pour le calcul de pose par recalage de modèle. La méthode originale développée dans cette thèse s’inscrit dans ces approches spécifiques et vise à dépasser ces limitations en terme d’efficacité et de robustesse aux occultations, aux changements de points de vue et d’illumination. Pour cela, l’idée principale est de profiter des progrès récents de l’apprentissage profond par réseaux de neurones convolutionnels pour extraire de l’information de haut-niveau sur laquelle on peut baser des modèles géométriques. Notre approche est donc mixte Bottom-Up/Top-Down et se décompose en trois étapes clés. Nous proposons tout ...