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   <authorgroup>
       <author><firstname>Florent</firstname><lastname>Brunet</lastname></author>
       <author><firstname>Adrien</firstname><lastname>Bartoli</lastname></author>
       <author><firstname>Nassir</firstname><lastname>Navab</lastname></author>
       <author><firstname>R&#233;my</firstname><lastname>Malgouyres</lastname></author> 

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   <citetitle pubwork="article">Utilisation de l&#39;information photom&#233;trique pour la s&#233;lection des hyperparam&#232;tres en recalage g&#233;om&#233;trique d&#39;images</citetitle>




   <artpagenums>1-6</artpagenums> 
   <pubdate>2010</pubdate>  
   <abstract>
      <para>Cet article traite du recalage param&#233;trique d&#39;images &#224; partir de correspondances de points en environnement d&#233;formable. Dans ce probl&#232;me&#44; il est essentiel de d&#233;terminer des valeurs correctes pour les hyperparam&#232;tres tels que le nombre de points de contr&#244;le du mod&#232;le de d&#233;formation&#44; un param&#232;tre de r&#233;gularisation ou l&#39;&#233;chelle d&#39;un M&#45;estimateur. Cela est souvent r&#233;alis&#233; &#224; la main par t&#226;tonnement ou en optimisant un crit&#232;re g&#233;n&#233;rique comme la validation crois&#233;e. Dans cet article&#44; nous proposons un nouveau crit&#232;re pour s&#233;lectionner diff&#233;rents hyperparam&#232;tres en combinant les avantages de l&#39;approche g&#233;om&#233;trique et de l&#39;approche photom&#233;trique au recalage d&#39;images. Plus pr&#233;cis&#233;ment&#44; nous proposons de consid&#233;rer les correspondances de points comme un jeu d&#39;entrainement et la photom&#233;trie comme un jeu d&#39;essai. L&#39;approche propos&#233;e est robuste dans la mesure o&#249; elle r&#233;siste &#224; la fois aux correspondances de points erron&#233;es et aux d&#233;fauts des images comme les occultations ou les sp&#233;cularit&#233;s.
      </para>
   </abstract>
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