Pré-processeur de vision fovéale : application à la vision active

Foveal visual pre-processor : application to the active vision

• Auteur / Autrice : Emmanuel Marilly
• Direction : Alain Faure
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : automatique, visionique
• Date : Soutenance en 1999
• Etablissement(s) : Le Havre
• Jury : Président / Présidente : Dominique Barba
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean Devars, Jeanny Hérault

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement du signal

Vision artificielle (robotique)

Vision par ordinateur

Traitement d'images -- Techniques numériques

Réseaux neuronaux (informatique)

Mots clés libres

Rétine artificielle

Vision fovéale

Filtrage spatio-temporel

Reconnaissance des formes

Vigner-Ville

Détection et analyse du mouvement

Poursuite

Résumé

Nous avons développé un modèle de rétine artificielle : la Retina qui est fondé sur un réseau de neurones artificiels organisé de manière à simuler la variation radiale de l'acuité visuelle (vision fovéale). La mise en œuvre de neurones analogiques et impulsionnels nous a permis d'encoder les informations. L'intérêt principal de ce modèle est sa réponse aux stimuli stationnaires ou en mouvements, différenciée suivant les formes et les vitesses. A partir des signaux impulsionnels de sortie de la Retina nous extrayons les paramètres pertinents qui encodent le mouvement et les contours par une analyse temps / fréquence (Wigner Ville). L'utilisation de ce capteur d'inspiration biologique et des procédures de calculs adaptées nous a permis d'extraire le vecteur vitesse et les localisations spatiales et temporelles. Nous avons donc tous les éléments nécessaires pour effectuer une poursuite et une reconnaissance des formes. Notre objectif est donc de détecter et/ou de reconnaître des objets et de les suivre. Pour effectuer cette tâche nous avons développé un algorithme permettant de commander la Retina. Nous effectuons une commande par retour d'état optimal à partir de l'état estimé par le filtre de Kalman. Nous avons appliqué ce modèle à la poursuite de points caractéristiques dans des séquences d'images réelles. L'application de la Retina pour la détection du mouvement, l'extraction du vecteur vitesse, l'extraction des points caractéristiques et la poursuite, nous apporte de nombreux avantages. En effet comme pour la rétine biologique, notre capteur s'adapte aux différentes conditions d'éclairement, est robuste au bruit et se focalise sur les points caractéristiques.

In the context of mobile robot, we have evolved a first simplified model of foveal vision : the Retina model. It is based on an artificial neural network organised to simulate the radial variation of the visual acuity. The information is encoded through the implementation of analogue and impulse neurons. The main interest of this model is its response to stationary or moving which can be distinguished both according to their shapes and velocities. This model is adaptive and its multi-resolution characteristics allow the detection of a wide range of velocities. From impulse output signals of Retina, we extract the pertinent parameters that encode the motion and pattern information thanks to a time frequency analysis. These parameters are used to track the stimuli. The developed model consists in three modules : - the Retina module which carries out the visual processing. - the process module which carries out the signal processing of the neural signals and extracts the velocity vector and the spatial frequencies (shape of the stimulus). - the command module which places the fovea on the stimulus and tracks it. The use of a sensor of biological inspiration : the impulse Retina, for the motion detection, the extraction of the velocity vector, the pattern recognition and the tracking, bring many advantages. Indeed, as in the biological retina, our sensor adapts to the various conditions of illumination and is robust to noise. We validate this smart sensor by using a real time sequence image which enables us to study its behaviour under real conditions. The adaptivity and the multiresolution of the Retina take all their importance when we use real images