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1 mai 2020

Thèse: Localisation visuelle robuste utilisant des indices de haut niveau


Catégorie : Doctorant


Lieu: Nancy (LORIA/INRIA)
Equipe: MAGRIT
Encadrement: Marie-Odile Berger et Gilles Simon
Début de la thèse: 1/10/2020

Contexte:
Cette thèse est proposée par l'équipe MAGRIT, commune à l'INRIA et au LORIA, et localisée à Nancy. Elle est spécialiste des problèmes de localisation par l'image, notamment dans le cadre d'applications de réalité augmentée (http://magrit.loria.fr).


Le sujet aborde le problème d'améliorer la robustesse des processus de localisation par l'image en intégrant les indices de haut niveau issus des réseaux convolutionnels dans le processus géométrique du calcul de pose. L'objectif est de parvenir ainsi à des méthodes plus robustes, à même de prendre en compte des environnements quotidiens complexes.
Le sujet sera en particulier basé sur l'extraction d 'objets dans la scène, pouvant servir de balises, ainsi que d'autres primitives se basant sur la sémantique pouvant être intégrées dans le calcul de pose.

 

Sujet

Le travail demandé se situe dans la poursuite des travaux [1,2] réalisés dans l'équipe et utilisant l'approximation par des ellipsoïdes des objets détectés dans des images pour le positionnement. L'interêt des ellipsoides est de permettre un calcul direct de la pose, contrairement à l'approximation par boites cubiques également utilisée. Notre but est de générer de nouvelles primitives utilisant les avancées en reconnaissance d'objets et segmentation sémantique, de pouvoir quantifier l'incertitude associée et de les intégrer dans des procédures de localisation.

Les points suivants seront en particulier considérés durant la thèse



Pour plus d'informations, consulter le site web de l'équipe: http://magrit.loria.fr

Bibliographie


[1] V. Gaudillière, G. Simon, M.-O. Berger. “Camera Pose Estimation with Semantic 3D Model.” IROS 2019.
[2] V. Gaudillière, G. Simon, and M.-O. Berger. "Camera Relocalization with Ellipsoidal Abstraction of Objects." ISMAR 2019.
[3] G. Simon, A. Fond, M.-O. Berger. “A-Contrario Horizon-First Vanishing Point Detection Using Second-Order Grouping Laws”. ECCV 2018

Compétences: le candidat devra être titulaire d'un Master en informatique ou mathématiques appliquées avec une expérience en vision par ordinateur ou en apprentissage.

Rémunération 1600 euros net/mois

Pour candidater, envoyer un CV, une lettre de motivation, un relevé de notes de master et le nom de deux références pouvant vous recommander à marie-odile.berger@inria.fr et gilles.simon@inria.fr

 

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