Apprentissage en IA

Enseignants: C.Garbay, D. Hall, A. Lux

Nous nous intéressons plus particulièrement à l'utilisation de techniques d'apprentissage en vision et en robotique.

Cet enseignement prend la forme d'un "séminaire" en 4 séances de 3 heures lors desquelles chaque participant fait un exposé à partir de lectures. Les lectures sont fournies par l'enseignant responsable de la séance, qui aide aussi à la préparation des exposés. Les exposés sont suivies de discussions animées par les enseignants.

Examen: Devoir écrit suite à l'exposé.

Exposés de la séance d'introduction (9-2-04).

• Daniela Hall
• Augustin Lux
• Catherine Garbay

Articles proposés par D.Hall

• SVMs Burges: A tutorial on SVMs for Pattern Recognition, 1998. pdf ici

• Osuna, Freund, Girosi: Training SVMs: an application to face detection, CVPR 1997. pdf ici

• Fergus, R. , Perona, P. and Zisserman, A. Object Class Recognition by Unsupervised Scale-Invariant Learning Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2003) http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/html/fergus03-abstract.html

  C'est le papier prix de CVPR 2003. Ils obtiennent une classification a partir d'un certain nombre de parties d'objets entierement probabiliste!

• S. Agarwal and D. Roth Learning a Sparse Representation for Object Detection (abstract, PDF) ECCV'02, May 2002 http://l2r.cs.uiuc.edu/cgi-bin/papers.pl?file=vrelations.html

• B. Leibe, B. Schiele: Interleaved object categorization and Segmentation, BMVC 03. http://www.vision.ethz.ch/publ/publ.html#bmvc03_leibe

Articles proposés par A.Lux

Apprentissage génétique.Deux documents assez volumineux (mais d'autant plus faciles car complets):

• thèse d'Alvaro Guarda (à partager à 2) "Apprentissage génétique de règles de reconnaissance visuelle" (1998)
• L.B.Booker et al. "Classifier Systems and Genetic Algorithms" Art.Int. 40(1989) 235-282

Apprentissage par renforcementPomerleau - à compléter

Méthodes d'apprentissage symbolique
(sans application directe en vision).

• Apprentissage "de concepts": Gennari, Langley, Fisher ``Models of Incremental Concept Formation'' Art.Int. 40(1989)
• RDP
• Programmation Logique Inductive

Articles utiles selon vos intérêtsTrois papiers sur 2 travaux dans le thème "génération de programmes de reconnaissace par analyse statique de modèles 3D". C'est une approche qui a des relations intéressantes avec la compilation.

• Chris Goad Special purpose automatic programming for 3D model-based vision DARPA Image Understanding Workshop 1984, p.371-381
• Fast 3-D Model-Based Vision (variante du même papier)
• Katsushi Ikeuchi Generating an Interpretation Tree from a CAD Model for for 3D Object Recognition in Bin-Picking Tasks

Reiter&Mackworth: A logical framework for depiction and image interpretation Art.Int. 41 (89), p.125

Article proposé par C.Garbay

A. Torralba, K. murphy, W. Freeman, M. Rubin Context-based vision system for place and object recognition. ICCV 2003, Nice.

pdf ici