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PERCEPTION
Département Commande des systèmes et dynamique du vol - DCSD
Responsable du projet : Catherine Tessier
Objectifs du projet
L'objectif du projet PERCEPTION est d'étudier et développer des
méthodes permettant, à partir de l'observation de l'environnement par différents capteurs, d'élaborer et de mettre à jour une représentation du monde réel propre à faciliter une prise de décision. Le projet contribue ainsi à répondre de manière générique aux besoins opérationnels de veille, surveillance, renseignement, reconnaissance, que ce soit dans le cadre de systèmes autonomes ou de systèmes d'aide à la décision.
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La fonction de perception nécessite une chaîne de traitements qui s'étend des capteurs jusqu'à une représentation sémantiquement riche de la situation. Cette chaîne est rebouclée pour permettre d'effectuer une gestion des ressources de perception, et elle fait appel à des techniques tant numériques que symboliques. Elle est organisée autour de quatre grands modules :
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les Traitements Numériques
ont pour objectif de délivrer des objets reconnus dans l'environnement observé, à partir des signaux fournis par les capteurs. La détection des objets en mouvement est effectuée par coopération de méthodes de segmentation statiques et dynamiques des images; leur reconnaissance (étiquetage) résulte de la fusion de classifieurs tirant parti de la complémentarité des capteurs.
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les Traitements Symboliques
ont pour but d'élaborer, à partir des objets délivrés par les Traitements Numériques, la ou les situations en cours dans l'environnement, en vue de les présenter à un niveau décisionnel. Ils mettent en oeuvre un processus de génération-vérification d'hypothèses à partir de modèles d'enchaînements d'activités décrits dans le formalisme des réseaux de Petri interprétés.
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le Modèle d'Environnement
construit et met à jour tous les éléments pertinents pour la représentation de l'environnement perçu, en fonction des résultats fournis par les Traitements Numériques et Symboliques. Il s'appuie essentiellement sur une modélisation 3D révisable et vise à maintenir la cohérence temporelle des objets en mouvement.
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La Gestion du système de Perception
(rebouclage) répond aux requêtes de compléments d'informations
émises par les Traitements Symboliques, en utilisant le Modèle d'Environnement et les Traitements Numériques. Il planifie la prise de nouvelles informations (choix du mode des capteurs, des traitements et ordonnancement des actions de perception).
Cette chaîne de traitements est mise en oeuvre dans le contexte réel de surveillance d'un environnement extérieur semi-urbain : la base de données Vigile 2 a été constituée autour de plusieurs scénarios représentatifs de situations réelles et mettant en évidence des points durs pour la fonction de perception (saturation de capteurs, occultations et disparitions d'objets, activités concertées, conflits d'activités...) Une plate-forme de simulation est actuellement en cours de mise au point sur ces scénarios.
Par ailleurs, une réflexion plus amont sur la Conception et le Dimensionnement des systèmes de perception a pour but d'étudier comment concevoir et dimensionner un système de perception en fonction des missions envisagées et des ressources possibles (capteurs et traitements). Elle s'appuie sur une analyse théorique de capteurs génériques et une décomposition des missions en missions élémentaires, qui aboutissent à une modélisation sous la forme d'un problème d'optimisation sous contraintes. Les outils d'analyse et de résolution sont également mis en oeuvre dans le cadre d'une maquette informatique.
Les recherches relatives au programme Perception ont débuté au mois de
septembre 1993. Elles devraient s'achever dans le courant de l'année 1997.
Publications
En liens, les articles au format PostScript.
- Charles Castel, Laurent Chaudron, Catherine Tessier
- Patrick J. Fabiani
- Laurent Chaudron, Corine Cossart, Nicolas Maille, Catherine Tessier
- An Algebraic Framework for a Flexible Symbolic Fusion
IJCAI'97- Poster sessions, Nagoya, Japan, August 1997.
- A Purely Symbolic Model for Dynamic Scene Interpretation
International Journal on Artificial Intelligence Tools Vol. 6, No. 4 (1997), p. 635-664.
- Approche algébrique pour une fusion symbolique souple
RFIA'98, 11e congrès Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle Clermont-Ferrand, janvier 1998.
- Catherine Tessier
- Charles Castel, Corine Cossart, Catherine Tessier
Autour de Perception
- Thèse de Jérôme Lemaire :
Utilisation de descriptions de haut niveau et gestion de l'incertitude
dans un système de reconnaissance de scènes.
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Dans ces travaux, on s'intéresse à la reconnaissance de scènes vue comme la mise
en correspondance d'une description de haut niveau de la scène, pouvant
être
imprécise et incertaine, avec des images prises par une caméra. Le scénario retenu
consiste à repérer un objet dans une installation d'air comprimé. La position de
l'objet cherché est décrite par un chemin donné dans un langage pseudo-naturel.
L'originalité de ces travaux provient du sens donné à la mission de reconnaissance
de scènes avec l'utilisation de descriptions a priori en langage pseudo-naturel.
De plus, la définition de la mission nous a amenés à porter une attention particulière
au traitement de l'incertitude tout au long du processus de vision artificielle.
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- Thèse de Corine Cossart :
Mise en correspondance de données avec des schémas de représentation
en contexte incertain et imprécis.
- Dans le cadre de la problématique posée par le projet PERCEPTION, il
s'agit de poser le problème de la reconnaissance de modèles ou de schémas
à partir de données issues d'un environnement observé, en prenant en compte d'une part
l'imperfection de ces données et d'autre part la nécessaire flexibilité
des modèles face aux imperfections de données ou de comportements réels.
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- Thèse de Nicolas Maille (DERI) :
Modèle logico-algébrique pour la fusion symbolique et l'analyse formelle de concepts
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Ce travail s'inscrit dans le cadre de projets relevant du domaine de
l'intelligence artificielle et nécessitant le traitement semi-automatique
de connaissances susceptibles d'être partiellement
fusionnées. Nous nous attacherons à décrire un cadre formel, basé sur
la notion algébrique de treillis, suffisament générique pour capturer
l'ensemble des fonctions de fusion symbolique déjà éprouvées dans la
littérature, mais aussi permettant de déterminer les propriétés
indispensables à la notion de fusion sub-optimale. Les points d'étude
fondamentaux, et pour lesquels une construction formelle cohérente est
attendue sont : la définition d'un modèle de cubes contraints et la
prise en compte du connecteur de négation. Les résultats seront
appliqués sur des domaines divers : interopérabilité, systèmes
complexes, systèmes de perception, apprentissage, conception de
systèmes coopératifs, classification de données
numériques/symboliques.