@InProceedings{1999_001-1293_12964,
	author = "Rozenn DAHYOT and Pierre CHARBONNIER and Fabrice HEITZ",
	title = "Reconnaissance robuste non-supervisée d'images en couleur utilisant la théorie semi-quadratique",
	booktitle = "17° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "1999",
	publisher = "GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-1293",
	pages = "p. 295-298",
	month = "sep # 13--17",
	address = "Vannes",
	doi = "",
	pdf = "1999_001-1293_12964.pdf",
	abstract = "- Cet article décrit un système robuste de reconnaissance d'objets à partir d'images en couleur. Les méthodes usuelles basées sur l'apparence sont sensibles aux données erronées occasionnées par des occlusions ou des erreurs de segmentation. L'approche proposée ici utilise les M-estimateurs mettant en oeuvre des fonctions d'énergies non-quadratiques voire non-convexes. Pour minimiser ces fonctions non-convexes, nous présentons un système d'estimation utilisant les M-estimateurs en continuation, d'une fonction convexe vers des estimateurs non-convexes. À chaque étape de cette chaîne robuste, un critère non-quadratique est minimisé grâce à la théorie semi-quadratique. Ceci conduit à un algorithme de moindres carrés pondérés facile à implémenter, peu coûteux et non supervisé (tous les paramètres étant estimés automatiquement). Cette méthode est illustrée ici dans un problème de reconnaissance de panneaux routiers."
}