Analyse Des Stratégies De Convergence En Optimisation : Application En Vision
Résumé: L'Optimisation stochastique est très utilisée en vision par ordinateur. C'est particulièrement une approche adaptée pour résoudre les problèmes combinatoires de grandes tailles. En vision par ordinateur, l'appariement stéréoscopique est un problème combinatoire particulièrement difficile pour lequel une méthode stochastique a été proposée. Dans ce mémoire, nous évaluons plusieurs versions de cette méthode stochastique : avec et sans schéma de refroidissement. L'évaluation des performances de ces variantes est établie en terme de vitesse de convergence, qualité de la solution, proportion d'appariements corrects, proportion des mauvais appariements ainsi que les erreurs absolues et relatives. L'évaluation qualitative est aussi possible à travers les cartes de disparités qui sont calculées par les variantes de l'algorithme.
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