Descriptif
Ce cours présente les principes et les techniques de la vision par ordinateur utilisés dans le domaine de la Robotique.
Pour le robot, s'agit d'une part de structurer son environnement (reconstruction 3d, perception de la profondeur, détection de lignes et de plans...), ce qu'il peut faire par diverses techniques impliquant des aspects physiques et technologiques (caméras 3d, stéréovision,...) mais aussi algorithmiques (appariement et disparité, calcul d'homographie, matrice fondamentale, transformées de Hough, RANSAC...), sans oublier les approches par apprentissage.
D'autre part, le robot doit interpréter son environnement en termes sémantiques, c'est-à-dire reconnaître les objets ou les situations à partir des images ou de la vidéo. Cette reconnaissance s'appuie aussi sur diverses techniques (Bag-of-words, Modèles implicites, Deep learning,...) qui sont abordées dans ce cours.
Pour le robot, s'agit d'une part de structurer son environnement (reconstruction 3d, perception de la profondeur, détection de lignes et de plans...), ce qu'il peut faire par diverses techniques impliquant des aspects physiques et technologiques (caméras 3d, stéréovision,...) mais aussi algorithmiques (appariement et disparité, calcul d'homographie, matrice fondamentale, transformées de Hough, RANSAC...), sans oublier les approches par apprentissage.
D'autre part, le robot doit interpréter son environnement en termes sémantiques, c'est-à-dire reconnaître les objets ou les situations à partir des images ou de la vidéo. Cette reconnaissance s'appuie aussi sur diverses techniques (Bag-of-words, Modèles implicites, Deep learning,...) qui sont abordées dans ce cours.
Objectifs pédagogiques
Compétences à acquérir
- Comprendre les enjeux, les potentiels et les limites de la vision par ordinateur aujourd'hui.
- Maîtriser les algorithmes les plus importants en vision par ordinateur
- Être capable d'aborder avec un regard critique une nouvelle application en vision robotique
- Comprendre les enjeux, les potentiels et les limites de la vision par ordinateur aujourd'hui.
- Maîtriser les algorithmes les plus importants en vision par ordinateur
- Être capable d'aborder avec un regard critique une nouvelle application en vision robotique
21 heures en présentiel (8 blocs ou créneaux)
effectifs minimal / maximal:
10/40Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées
Algèbre linéaire - Optimisation - Calcul différentiel
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées
Vos modalités d'acquisition :
Plusieurs TPs sur machines ou mini-projets notés
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 6
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 6 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 1
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.
Programme détaillé
Voir page pédagogique : http://perso.ensta-paristech.fr/~manzaner/Cours/ROB313/