Objectif scientifique

Cet axe de recherche est centré sur le problème de l'appariement entre images 2D/3D (image optique, LiDAR), étape centrale pour de nombreux problèmes nécessitant la comparaison d'une image (ou partie d'image) avec un modèle, avec une image géolocalisée, avec un ensemble d'images, etc. Les principaux objectifs sont leur interprétation (de la détection/reconnaissance d'objets, compréhension de scène à la détection de changements), leur indexation à large échelle et l'estimation précise de pose. Plus précisément, nous nous focalisons actuellement sur deux sous-axes :

De manière non exhaustive, les principales applications auxquelles nous intéressons actuellement sont :

• La localisation basée image très précise de données non géolocalisées, faiblement géolocalisées (dispositifs nomades grand public) ou victimes du canyon urbain (masques GPS fréquents en milieu urbain dense), notamment pour l'aide à la navigation et la remontée d'information participative à bas coût ;


• L'accès à l'information dans les grands volumes 2D/3D pour la mise en relation et la valorisation de contenus de différentes natures, comme par exemple le référentiel STEREOPOLIS avec des photographies de rues anciennes provenant de fonds culturels de musées.

Projets

Liste des projets

Thèses en cours

• Neelanjan Bhowmik (depuis 2013) :
  Multi-descriptor retrieval in digitalized photographs collections
  Dirigée par Valérie Gouet-Brunet et Gabriel Bloch.


• Xiaozhi Qu (depuis 2013) :
  Landmark based localization: Detection and update of landmarks with uncertainty analysis
  Dirigée par Nicolas Paparoditis.
  Co-encadrement : Bahman Soheilian et Bertrand Cannelle.


• Kamel Guissous (depuis 2015) :
  Saillance visuelle en imagerie urbaine
  Dirigée par Valérie Gouet-Brunet.


• Nathan Piasco (depuis 2016) :
  Vision-based localization with discriminative features from heterogeneous visual data
  Dirigée par Cédric Demonceaux (Le2i) et Valérie Gouet-Brunet.
  Co-encadrement : Dro Désiré Sidibé (Le2i).