Academic literature on the topic 'Mélange de gaussiennes photométriques'

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Dissertations / Theses on the topic "Mélange de gaussiennes photométriques"

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Guerbas, Seif Eddine. "Modélisation adaptée des images omnidirectionnelles pour agrandir le domaine de convergence de l'asservissement visuel virtuel direct." Electronic Thesis or Diss., Amiens, 2022. http://www.theses.fr/2022AMIE0026.

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Abstract:
La vision omnidirectionnelle capture dans toutes les directions une scène en temps réel grâce à un champ de vision plus étendu que celui offert par une caméra conventionnelle. Au sein de l'environnement, relier les caractéristiques visuelles contenues dans les images de la caméra à ses mouvements est une problématique centrale pour l'asservissement visuel. Les approches directes se caractérisent cependant par un domaine de convergence limité. La thèse que nous présentons a pour premier objectif d'étendre significativement ce dernier dans le cadre de l'asservissement visuel virtuel en représent
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Habibi, Zaynab. "Vers l'assistance à l'exploration pertinente et réaliste d'environnements 3D très denses." Thesis, Amiens, 2015. http://www.theses.fr/2015AMIE0028/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous traitons le problème de la navigation dans un environnement virtuel 3D. En particulier, les environnements, sous forme d'un nuage de centaines de millions de points, sont difficiles à appréhender par un novice. La complexité et la richesse en détails du nuage de points 3D de la cathédrale d'Amiens peuvent ainsi entraîner une désorientation et une visualisation non pertinente avec les outils (logiciels et interfaces) existants. Les contributions de la thèse portent sur le contrôle de caméra virtuelle, automatique et assisté, en exploitant des informations visuelles 2D de
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Darwich, Ali. "Approche pixel de la soustraction d'arrière-plan en vidéo, basée sur un mélange de gaussiennes imprécises." Thesis, Littoral, 2018. http://www.theses.fr/2018DUNK0479/document.

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Abstract:
La détection d'objets en mouvement représente une étape très importante pour de nombreuses applications telles que l'analyse du comportement humain pour la surveillance visuelle, la reconnaissance d'action par modèle, le suivi du trafic routier, etc. La soustraction d'arrière-plan est une approche populaire, mais difficile étant donnée qu'elle doit surmonter de nombreux obstacles, comme l'évolution dynamique du fond, les variations de luminosité, les occlusions, etc. Dans les travaux présentés, nous nous sommes intéressés à ce problème de segmentation objets/fond, avec une modélisation floue d
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Genin, Laure. "Détection d'objets de petite taille sur des séquences aériennes ou satellitaires." Paris 13, 2013. http://scbd-sto.univ-paris13.fr/secure/edgalilee_th_2013_genin.pdf.

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Abstract:
Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour objectif d'améliorer la détection d'objets ponctuels en imagerie optique. Ils se concentrent sur le contexte difficile de la détection d'objets ponctuels de faible vitesse sur des fonds structurés inhomogènes présentant des zones de forts gradients de niveaux de gris. Dans ce contexte, nous proposons des méthodes de détection mono-image cherchant à tirer parti au mieux de la corrélation spatiale du fond. Des extensions spatio-temporelles des méthodes proposées sont étudiées dans un second temps. Basé sur un formalisme du test du rappor
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Zaïdi, Abdelhamid. "Séparation aveugle d'un mélange instantané de sources autorégressives gaussiennes par la méthode du maximum de vraissemblance exact." Université Joseph Fourier (Grenoble), 2000. http://www.theses.fr/2000GRE10233.

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Abstract:
Cette these est consacree a l'etude du probleme de la separation aveugle d'un melange instantane de sources gaussiennes autoregressives, sans bruit additif, par la methode du maximum de vraisemblance exact. La maximisation de la vraisemblance est decomposee, par relaxation, en deux sous-problemes d'optimisation, egalement traites par des techniques de relaxation. Le premier consiste en l'estimation de la matrice de separation a structure autoregressive des sources fixee. Le second est d'estimer cette structure lorsque la matrice de separation est fixee. Le premier probleme est equivalent a la
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Jarraya, Siala Aida. "Nouvelles paramétrisations de réseaux bayésiens et leur estimation implicite : famille exponentielle naturelle et mélange infini de Gaussiennes." Phd thesis, Nantes, 2013. https://archive.bu.univ-nantes.fr/pollux/show/show?id=aef89743-c009-457d-8c27-a888655a4e58.

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Abstract:
L’apprentissage d’un réseau Bayésien consiste à estimer le graphe (la structure) et les paramètres des distributions de probabilités conditionnelles associées à ce graphe. Les algorithmes d’apprentissage de réseaux Bayésiens utilisent en pratique une approche Bayésienne classique d’estimation a posteriori dont les paramètres sont souvent déterminés par un expert ou définis de manière uniforme Le coeur de cette thèse concerne l’application aux réseaux Bayésiens de plusieurs avancées dans le domaine des Statistiques comme l’estimation implicite, les familles exponentielles naturelles ou les méla
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Jarraya, Siala Aida. "Nouvelles paramétrisations de réseaux Bayésiens et leur estimation implicite - Famille exponentielle naturelle et mélange infini de Gaussiennes." Phd thesis, Université de Nantes, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00932447.

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Abstract:
L'apprentissage d'un réseau Bayésien consiste à estimer le graphe (la structure) et les paramètres des distributions de probabilités conditionnelles associées à ce graphe. Les algorithmes d'apprentissage de réseaux Bayésiens utilisent en pratique une approche Bayésienne classique d'estimation a posteriori dont les paramètres sont souvent déterminés par un expert ou définis de manière uniforme Le coeur de cette thèse concerne l'application aux réseaux Bayésiens de plusieurs avancées dans le domaine des Statistiques comme l'estimation implicite, les familles exponentielles naturelles ou les méla
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Dumitru, Corneliu Octavian. "Noise sources in robust uncompressed video watermarking." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00541755.

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Abstract:
Cette thèse traite de ce verrou théorique pour des vidéos naturelles. Les contributions scientifiques développées ont permis : 1. De réfuter mathématiquement le modèle gaussien en général adopté dans la littérature pour représenter le bruit de canal ; 2. D'établir pour la première fois, le caractère stationnaire des processus aléatoires représentant le bruit de canal, la méthode développée étant indépendante du type de données, de leur traitement et de la procédure d'estimation ; 3. De proposer une méthodologie de modélisation du bruit de canal à partir d'un mélange de gaussiennes pour une tra
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Devinck, Vincent. "Systèmes dynamiques linéaires : vitesse de mélange et spectre ponctuel unimodulaire." Thesis, Lille 1, 2012. http://www.theses.fr/2012LIL10006/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, décomposée en deux parties, nous nous intéressons à l'étude des vecteurs propres associés aux valeurs propres de module 1 d'un opérateur linéaire borné sur un espace de Banach séparable. La première partie de la thèse fait suite à un travail réalisé par F. Bayart et S. Grivaux dans lequel ils donnent une condition portant sur les vecteurs propres associés aux valeurs propres de module 1 d'un opérateur sur un espace de Hilbert complexe séparable pour qu'il admette une mesure gaussienne non dégénérée pour laquelle il est fortement mélangeant. En exploitant cette condition sur l
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Fernandes, maligo Artur otavio. "Unsupervised Gaussian mixture models for the classification of outdoor environments using 3D terrestrial lidar data." Thesis, Toulouse, INSA, 2016. http://www.theses.fr/2016ISAT0053/document.

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Abstract:
Le traitement de nuages de points 3D de lidars permet aux robots mobiles autonomes terrestres de construire des modèles sémantiques de l'environnement extérieur dans lequel ils évoluent. Ces modèles sont intéressants car ils représentent des informations qualitatives, et ainsi donnent à un robot la capacité de raisonner à un niveau plus élevé d'abstraction. Le coeur d'un système de modélisation sémantique est la capacité de classifier les observations venant du capteur. Nous proposons un système de classification centré sur l'apprentissage non-supervisé. La prémière couche, la couche intermédi
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