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1 CMLA - Centre de Mathématiques et de Leurs Applications

Abstract : This PhD thesis, conducted in cooperation with ONERA, focuses on active 3D object recognition by an autonomous visual agent. Whereas in passive recognition, acquisition modalities of observations are fixed and may generate ambiguities, active recognition exploits the possibility of controling these modalities online in a sequential inference process in order to remove these ambiguities. The aim of this work is to design, in a statistical learning framework, planning strategies in the acquisition of information while achieving a realistic implementation of active recognition. The first part of the work is dedicated to learning to plan. Two realistic constraints are taken into account : on the one hand, planning with imperfect object modeling may generate further ambiguities - on the other hand, the learning cost in time, energy is expensive and therefore limited. The second part of this work focuses on maximally exploiting observations acquired during recognition. The possibility of an active multi-scale recognition is investigated to allow an interpretation as soon as the sequential acquisition process begins. Observations are also used to robustly estimate the pose of the object to ensure consistency between the planned and actual modality of the visual agent.

Résumé : Cette thèse, réalisée en coopération avec l’ONERA, concerne la reconnaissance active d’objets 3D par un agent autonome muni d’une caméra d’observation. Alors qu’en reconnaissance passive les modalités d’acquisitions des observations sont imposées et génèrent parfois des ambiguïtés, la reconnaissance active exploite la possibilité de contrôler en ligne ces modalités d’acquisition au cours d’un processus d’inférence séquentiel dans le but de lever l’ambiguïté. L’objectif des travaux est d’établir des stratégies de planification dans l’acquisition de l’information avec le souci d’une mise en œuvre réaliste de la reconnaissance active. Le cadre de l’apprentissage statistique est pour cela mis à profit. La première partie des travaux se consacre à apprendre à planifier. Deux contraintes réalistes sont prise en compte : d’une part, une modélisation imparfaite des objets susceptible de générer des ambiguïtés supplémentaires - d’autre part, le budget d’apprentissage est coûteux en temps, en énergie, donc limité. La deuxième partie des travaux s’attache à exploiter au mieux les observations au cours de la reconnaissance. La possibilité d’une reconnaissance active multi-échelles est étudiée pour permettre une interprétation au plus tôt dans le processus séquentiel d’acquisition de l’information. Les observations sont également utilisées pour estimer la pose de l’objet de manière robuste afin d’assurer la cohérence entre les modalités planifiées et celles réellement atteintes par l’agent visuel.

en fr

Keywords : Domain adaptation Active learning Machine learning Planning Active vision Pattern recognition

Mots-clés : Adaptation de domaine Apprentissage actif Apprentissage statistique Planification Reconnaissance d’objets Vision active





Autor: Joseph Defretin -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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