Abstract. This paper presents an artificial evolutionbased method for stereo image analysis and i... more Abstract. This paper presents an artificial evolutionbased method for stereo image analysis and its application to real-time obstacle detection and avoidance for a mobile robot. It uses the Parisian approach, which consists here in splitting the representation of the robot’s environment into a large number of simple primitives, the ”flies”, which are evolved according to a biologically inspired scheme. Results obtained on real scene with different fitness functions are presented and discussed, and an exploitation for obstacle avoidance in mobile robotics is proposed.
Les modeles particulaires constituent une classe de modeles bien adaptee a la simulation de proce... more Les modeles particulaires constituent une classe de modeles bien adaptee a la simulation de processus physiques et a la communication homme-machine a travers les canaux gestuel, visuel et auditif. Cet article montre comment une approche issue de l'analyse et de la synthese d'images permet de deboucher sur des methodes de construction automatique de modeles physiques a partir de traitement de donnees experimentales.
6.1. Optimization of the bias-variance trade-off for the estimation of the Hölder function 9 6.2.... more 6.1. Optimization of the bias-variance trade-off for the estimation of the Hölder function 9 6.2. Dimension Spectrum for Self-conformal Measures 10 6.3. Multifractal analysis of Lévy processes 10 6.4. Definition and analysis of processes with prescribed local form 11 6.5. Multifractal Strings 11 6.6. Pointwise Regularity of Fitness Landscapes and adjustment of a Simple ES 12 6.7. Cooperative Royal Road Functions 13 6.8. Analysis of crossover behaviour for Genetic Programming 13 6.9. Overcompression of JPEG images 13 6.10. Evolutionary Multifractal Signal Enhancement 14 6.11. 2-microlocal signal denoising 15 6.12. Texture image segmentation with an evolutionary approach. 15 6.13. Stereovision and robot control by the Fly Algorithm 16 6.14. Evolutionary mobile robot navigation based on visual landmark detection 16 6.15.
Les modeles particulaires constituent une classe de modeles bien adaptee a la simulation de proce... more Les modeles particulaires constituent une classe de modeles bien adaptee a la simulation de processus physiques et a la communication homme-machine a travers les canaux gestuel, visuel et auditif. Ils sont souvent utilises en synthese d'images animees pour modeliser les objets articules ou deformables a partir de systemes masses-liaisons. Cependant l'une des difficultes de leur application est le manque de methodes de construction de modeles dont on puisse garantir des comportements realistes, donc bases sur le comportement d'objets reels observes et le traitement de donnees experimentales. Nous montrons comment, a partir des seules donnees geometriques issues de l'animation, il est effectivement possible de retrouver les valeurs des parametres du modele physique. Il est fait appel pour cela a une strategie d'evolution, methode d'optimisation stochastique apparentee aux algorithmes genetiques. Celle-ci presente comporte plusieurs specificites. D'une part,...
selection, mitosis and dual mutation in cooperative co-evolution: application to medical 3D tomog... more selection, mitosis and dual mutation in cooperative co-evolution: application to medical 3D tomography
The “fly algorithm” is an individual evolution strategy developed for parameter space exploration... more The “fly algorithm” is an individual evolution strategy developed for parameter space exploration in computer vision applications. In the application described, each individual represents a geometrical point in the scene and the population itself is used as a three-dimensional model of the scene. A fitness function containing all pixel-level calculations is introduced to exploit simple optical and geometrical properties and
La revue française TSI donne l'occasion à notre communauté de présenter des travaux inédits e... more La revue française TSI donne l'occasion à notre communauté de présenter des travaux inédits en français à l'occasion d'un numéro spécial thématique sur l'évolution artificielle. Des soumissions de 20 à 30 pages suivant le format TSI (cf.: – optimisation (possiblement multicritère) par algorithme évolutionnaire (algorithme génétique, stratégie d'évolution, programmation évolutionnaire...) – programmation génétique, – algorithmes à estimation de distribution, – co-évolution, – optimisation par essaim particulaire, par colonie de fourmis, – apprentissage par systèmes de classeurs, – algorithmes mémétiques (méta-heuristiques), – ... Les articles seront classés en 3 rubriques : synthèse, recherche et application. Les articles de synthèse, particulièrement appréciés, pourront comporter jusqu'à 30 pages et les articles d'application pourront descendre sous les 20 pages. Chaque article sera évalué par quatre lecteurs choisis parmi les membres du comité de lecture...
Abstract. This paper presents an artificial evolutionbased method for stereo image analysis and i... more Abstract. This paper presents an artificial evolutionbased method for stereo image analysis and its application to real-time obstacle detection and avoidance for a mobile robot. It uses the Parisian approach, which consists here in splitting the representation of the robot’s environment into a large number of simple primitives, the ”flies”, which are evolved according to a biologically inspired scheme. Results obtained on real scene with different fitness functions are presented and discussed, and an exploitation for obstacle avoidance in mobile robotics is proposed.
Les modeles particulaires constituent une classe de modeles bien adaptee a la simulation de proce... more Les modeles particulaires constituent une classe de modeles bien adaptee a la simulation de processus physiques et a la communication homme-machine a travers les canaux gestuel, visuel et auditif. Cet article montre comment une approche issue de l'analyse et de la synthese d'images permet de deboucher sur des methodes de construction automatique de modeles physiques a partir de traitement de donnees experimentales.
6.1. Optimization of the bias-variance trade-off for the estimation of the Hölder function 9 6.2.... more 6.1. Optimization of the bias-variance trade-off for the estimation of the Hölder function 9 6.2. Dimension Spectrum for Self-conformal Measures 10 6.3. Multifractal analysis of Lévy processes 10 6.4. Definition and analysis of processes with prescribed local form 11 6.5. Multifractal Strings 11 6.6. Pointwise Regularity of Fitness Landscapes and adjustment of a Simple ES 12 6.7. Cooperative Royal Road Functions 13 6.8. Analysis of crossover behaviour for Genetic Programming 13 6.9. Overcompression of JPEG images 13 6.10. Evolutionary Multifractal Signal Enhancement 14 6.11. 2-microlocal signal denoising 15 6.12. Texture image segmentation with an evolutionary approach. 15 6.13. Stereovision and robot control by the Fly Algorithm 16 6.14. Evolutionary mobile robot navigation based on visual landmark detection 16 6.15.
Les modeles particulaires constituent une classe de modeles bien adaptee a la simulation de proce... more Les modeles particulaires constituent une classe de modeles bien adaptee a la simulation de processus physiques et a la communication homme-machine a travers les canaux gestuel, visuel et auditif. Ils sont souvent utilises en synthese d'images animees pour modeliser les objets articules ou deformables a partir de systemes masses-liaisons. Cependant l'une des difficultes de leur application est le manque de methodes de construction de modeles dont on puisse garantir des comportements realistes, donc bases sur le comportement d'objets reels observes et le traitement de donnees experimentales. Nous montrons comment, a partir des seules donnees geometriques issues de l'animation, il est effectivement possible de retrouver les valeurs des parametres du modele physique. Il est fait appel pour cela a une strategie d'evolution, methode d'optimisation stochastique apparentee aux algorithmes genetiques. Celle-ci presente comporte plusieurs specificites. D'une part,...
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La revue française TSI donne l'occasion à notre communauté de présenter des travaux inédits e... more La revue française TSI donne l'occasion à notre communauté de présenter des travaux inédits en français à l'occasion d'un numéro spécial thématique sur l'évolution artificielle. Des soumissions de 20 à 30 pages suivant le format TSI (cf.: – optimisation (possiblement multicritère) par algorithme évolutionnaire (algorithme génétique, stratégie d'évolution, programmation évolutionnaire...) – programmation génétique, – algorithmes à estimation de distribution, – co-évolution, – optimisation par essaim particulaire, par colonie de fourmis, – apprentissage par systèmes de classeurs, – algorithmes mémétiques (méta-heuristiques), – ... Les articles seront classés en 3 rubriques : synthèse, recherche et application. Les articles de synthèse, particulièrement appréciés, pourront comporter jusqu'à 30 pages et les articles d'application pourront descendre sous les 20 pages. Chaque article sera évalué par quatre lecteurs choisis parmi les membres du comité de lecture...
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