Robust Detection Using Probabilistic Appearance-Based Models: a Bayesian Approach. Détection Robuste par Modèle Probabiliste D’Apparence: une Approche Bayésienne

Robust Detection Using Probabilistic Appearance-Based Models: a Bayesian Approach

Détection Robuste par Modèle Probabiliste D’Apparence: une Approche Bayésienne

Rozenn Dahyot Pierre Charbonnier  Fabrice Heitz 

ERA 27 LCPC, Laboratoire des Ponts et Chaussées, 11 rue Jean Mentelin, BP 9, 67035 Strasbourg

Nouvelles coordonnées de R. Dahyot : Department of Electronic and Electrical Engineering, University Trinity College, Dublin 2, Ireland

LSIIT UMR CNRS 7005, Université Louis Pasteur – Pôle API, Bd Sébastien Brant, 67400 Illkirch

Page: 
101-117
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Received: 
23 September 2002
| |
Accepted: 
N/A
| | Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

In this paper, methods are proposed to detect objects in complex scenes using statistical global appearance based models. In our approach, the standard eigenspace representation of a training image database and a priori nonGaussian hypotheses are brought together in a Bayesian framework. This work unifies standard (appearancebased) detection methods already proposed in the literature and leads naturally to the definition of a new family of probabilistic detectors. It allows the use of more general a priori assumptions about the distribution on the eigenspace and its orthogonal. Experimental results are illustrated with ROC (Receiver Operating Characteristic) curves and show the major improvement of our Bayesian approach in comparison to the standard methods that have been the reference up to now [2, 14]. 

Résumé

Dans cet article, nous nous intéressons à la détection d'objets dans des scènes complexes, par des méthodes basées sur des modèles statistiques d'apparence globale. L'approche proposée associe, dans un cadre bayésien, une représentation standard des images d'apprentissage par espace propre à des modèles de bruit et à des modèles a priori non gaussiens. Ce modèle permet d'unifier les méthodes de détection classiques rencontrées dans la littérature et conduit, de façon naturelle, à la définition d'une nouvelle classe de détecteurs statistiques, intégrant des modèles de distribution quelconque pour les images d'apprentissage. La comparaison des caractéristiques opérationnelles des récepteurs (courbes COR) sur des bases de données communes, illustre les contributions de l'approche bayésienne. Elle montre également que l'adoption de modèles non gaussiens permet de dépasser significativement les performances des algorithmes faisant actuellement référence dans le domaine [2, 14]. 

Keywords: 

Eigenspace representation, PCA, Bayesian approach, non-Gaussian models, M-estimators, half-quadratic algorithms. 

Mots clés 

Représentation par espace propre, ACP, approche bayésienne, modèles non gaussiens, M-estimateurs, algorithmes semi-quadratiques.

1. introduction
2. Détection : une Approche Bayésienne
3. Algorithmes de Détection
4. Résultats Expérimentaux
5. Conclusion
  References

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