Contributions to dense visual tracking and visual servoing using robust similarity criteria
Contributions au suivi visuel et à l'asservissement visuel denses basées sur des critères de similarité robustes
Résumé
In this document, we address the visual tracking and visual servoing problems. They are crucial thematics in the domain of computer and robot vision. Most of these techniques use geometrical primitives extracted from the images in order to estimate a motion from an image sequences. But using geometrical features means having to extract and match them at each new image before performing the tracking or servoing process. In order to get rid of this algorithmic step, recent approaches have proposed to use directly the information provided by the whole image instead of extracting geometrical primitives. Most of these algorithms, referred to as direct techniques, are based on the luminance values of every pixel in the image. But this strategy limits their use, since the criteria is very sensitive to scene perturbations such as luminosity shifts or occlusions. To overcome this problem, we propose in this document to use robust similarity measures, the sum of conditional variance and the mutual information, in order to perform robust direct visual tracking and visual servoing processes. Several algorithms are then proposed that are based on these criteria in order to be robust to scene perturbations. These different methods are tested and analyzed in several setups where perturbations occur which allows to demonstrate their efficiency.
Dans cette thèse, nous traitons les problèmes de suivi visuel et d'asservissement visuel, qui sont des thèmes essentiels dans le domaine de la vision par ordinateur. La plupart des techniques de suivi et d'asservissement visuel présentes dans la littérature se basent sur des primitives géométriques extraites dans les images pour estimer le mouvement présent dans la séquence. Un problème inhérent à ce type de méthode est le fait de devoir extraire et mettre en correspondance des primitives à chaque nouvelle image avant de pouvoir estimer un déplacement. Afin d'éviter cette couche algorithmique et de considérer plus d'information visuelle, de récentes approches ont proposé d'utiliser directement la totalité des informations fournies par l'image. Ces algorithmes, alors qualifiés de directs, se basent pour la plupart sur l'observation des intensités lumineuses de chaque pixel de l'image. Mais ceci a pour effet de limiter le domaine d'utilisation de ces approches, car ce critère de comparaison est très sensibles aux perturbations de la scène (telles que les variations de luminosité ou les occultations). Pour régler ces problèmes nous proposons de nous baser sur des travaux récents qui ont montré que des mesures de similarité comme la somme des variances conditionnelles ou l'information mutuelle permettaient d'accroître la robustesse des approches directes dans des conditions perturbées. Nous proposons alors plusieurs algorithmes de suivi et d'asservissement visuels directs qui utilisent ces fonctions de similarité afin d'estimer le mouvement présents dans des séquences d'images et de contrôler un robot grâce aux informations fournies par une caméra. Ces différentes méthodes sont alors validées et analysées dans différentes conditions qui viennent démontrer leur efficacité.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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