Genetic Stereo Matching Algorithm with Fuzzy Fitness

Haythem Ghazouani 1
1 EXPLORE - Robotique mobile pour l'exploration de l'environnement
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Abstract : This paper presents a genetic stereo matching algorithm with fuzzy evaluation function. The proposed algorithm presents a new encoding scheme in which a chromosome is represented by a disparity matrix. Evolution is controlled by a fuzzy fitness function able to deal with noise and uncertain camera measurements, and uses classical evolutionary operators. The result of the algorithm is accurate dense disparity maps obtained in a reasonable computational time suitable for real-time applications as shown in experimental results.
Type de document :
Communication dans un congrès
IEEE. SoCPaR: Soft Computing and Pattern Recognition, Aug 2014, Tunis, Tunisia. 6th International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, pp.1-5, 2014, 〈http://mirlabs.org/socpar14/index.php〉
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Contributeur : Haythem Ghazouani <>
Soumis le : samedi 23 août 2014 - 15:48:23
Dernière modification le : mercredi 17 janvier 2018 - 14:50:48
Document(s) archivé(s) le : mardi 11 avril 2017 - 20:12:39

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Haythem Ghazouani. Genetic Stereo Matching Algorithm with Fuzzy Fitness. IEEE. SoCPaR: Soft Computing and Pattern Recognition, Aug 2014, Tunis, Tunisia. 6th International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition, pp.1-5, 2014, 〈http://mirlabs.org/socpar14/index.php〉. 〈lirmm-01057539〉

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