La perception est le regroupement d'informations en vue de comprendre son environnement. Pour cela, l'homme utilise plusieurs modalités sensorielles consistuées de plusieurs types d'information. L'une d'entre elles est le flux optique, le déplacement de l'image sur la rétine.<br />Le flux optique permet de recouvrer une partie de la géometrie de la scène observée, mais il s'agit d'un problème très complexe car inverse, mal-posé et incertain.<br />Ces difficultés peuvent être surmontées à l'aide du formalisme de la programmation bayésienne qui s'appuie sur l'usage des probabilités, pour manipuler l'incertitude et le caractère mal-posé, et de la règle de Bayes pour résoudre l'inversion.<br />Nous proposons un modèle bayésien de la perception de plans par le flux optique basé sur quelques hypothèses explicites. Ces hypothèses sont principalement la rigidité, qui considère que l'on observe plus probablement un plan rigide qu'une collection de points de mouvements indépendants et la sationnarité, qui suppose que le mouvement du plan est plus probablement petit.<br />Nous validons notre modèle en nous basant sur cinq expériences issues de la littérature. Pour chacune d'elles, nous expliquons les détails du fonctionnement du modèle et les hypothèses qui conditionnent la bonne reproduction des résultats. Enfin, nous montrons d'une part comment intégrer notre modele au sein de systèmes plus complexes et, d'autre part, l'applicabilité du modèle bayésien à des expériences de perception du flux optique différentes de part leurs protocoles, mais similaires dans leurs ambiguités.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00080229 |
| Date | 27 January 2006 |
| Creators | Colas, Francis |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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