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Systèmes de vidéosurveillance: Contributions à la détection, au suivi et à la ré-identification des personnes mobiles dans une vidéo. / Ez-zahout Abderrahmane

Public ISBD Titre : Systèmes de vidéosurveillance: Contributions à la détection, au suivi et à la ré-identification des personnes mobiles dans une vidéo. Type de document : thèse Auteurs : Ez-zahout Abderrahmane, Auteur Année de publication : 2016 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Vid´eosurveillance Intelligente, D´etection, Suivi, Analyse de Profil, R´e-Identification. Index. décimale : Doct/264 Résumé : Cette th`ese s’inscrit dans le domaine de la vid´eosurveillance intelligente. Elle s’int´eresse `a la d´etection, au suivi, `a l’analyse de profil et `a la r´e-identification des personnes en mouvement. Dans un contexte o`u les syst`emes actuels de vid´eosurveillance devraient travailler en temps r´eel, nous avons ´evalu´e quantitativement et qualitativement les trois techniques de d´etections les plus connues dans la litt´erature. Cette ´evaluation est bas´ee sur les m´etriques de classification des pixels mobiles FPE et FNE. L’´etape de suivi se limite `a la recherche des positions d’une r´egion ROI. Pour parvenir `a cet objectif, nous avons propos´e une nouvelle approche de suivi de la MBR entourant la personne mobile, bas´ee sur la corr´elation de la FFT et sur les valeurs optimales des erreurs SAD et SSD. Au lieu de suivre tous les pixels de la MBR, nous avons limit´e le traitement sur des blocs de taille 8x8, 16x16 etc. Ceci recommande l’int´egration de notre approche dans des syst`emes de vid´eosurveillance temps r´eel. L’´etape d’analyse de profil consiste `a exploiter les informations obtenues dans les ´etapes pr´ec´edentes. Dans cette phase, beaucoup de difficult´es li´ees `a la complexit´e de la sc`ene et aux occlusions ont surgi. Pour palier ces probl`emes, une r´e-identification des individus semble obligatoire. Dans notre contribution, nous avons adopt´e un algorithme de r´e-identification qui s’op`ere sur trois familles d’attributs. Dans ce cas, nous avons introduit la distance de M inkowski et le classifieur K means pour calculer les similarit´es entre les descripteurs d’individus. Ce fait nous a permis de r´eduire l’erreur de r´e-identification et la taille de la base de similarit´e des descripteurs. Puis, une analyse en composantes principales des attributs, permet de r´eduire la taille de la base des similarit´es et permet d’extraire les composantes pertinentes. En fin, pour valoriser notre th`ese et diriger notre recherche vers l’axe innovation, nous avons d´evelopp´e une simple interface Java/OpenCV pour surveiller une personne. Systèmes de vidéosurveillance: Contributions à la détection, au suivi et à la ré-identification des personnes mobiles dans une vidéo. [thèse] / Ez-zahout Abderrahmane, Auteur . - 2016. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Vid´eosurveillance Intelligente, D´etection, Suivi, Analyse de Profil, R´e-Identification. Index. décimale : Doct/264 Résumé : Cette th`ese s’inscrit dans le domaine de la vid´eosurveillance intelligente. Elle s’int´eresse `a la d´etection, au suivi, `a l’analyse de profil et `a la r´e-identification des personnes en mouvement. Dans un contexte o`u les syst`emes actuels de vid´eosurveillance devraient travailler en temps r´eel, nous avons ´evalu´e quantitativement et qualitativement les trois techniques de d´etections les plus connues dans la litt´erature. Cette ´evaluation est bas´ee sur les m´etriques de classification des pixels mobiles FPE et FNE. L’´etape de suivi se limite `a la recherche des positions d’une r´egion ROI. Pour parvenir `a cet objectif, nous avons propos´e une nouvelle approche de suivi de la MBR entourant la personne mobile, bas´ee sur la corr´elation de la FFT et sur les valeurs optimales des erreurs SAD et SSD. Au lieu de suivre tous les pixels de la MBR, nous avons limit´e le traitement sur des blocs de taille 8x8, 16x16 etc. Ceci recommande l’int´egration de notre approche dans des syst`emes de vid´eosurveillance temps r´eel. L’´etape d’analyse de profil consiste `a exploiter les informations obtenues dans les ´etapes pr´ec´edentes. Dans cette phase, beaucoup de difficult´es li´ees `a la complexit´e de la sc`ene et aux occlusions ont surgi. Pour palier ces probl`emes, une r´e-identification des individus semble obligatoire. Dans notre contribution, nous avons adopt´e un algorithme de r´e-identification qui s’op`ere sur trois familles d’attributs. Dans ce cas, nous avons introduit la distance de M inkowski et le classifieur K means pour calculer les similarit´es entre les descripteurs d’individus. Ce fait nous a permis de r´eduire l’erreur de r´e-identification et la taille de la base de similarit´e des descripteurs. Puis, une analyse en composantes principales des attributs, permet de r´eduire la taille de la base des similarit´es et permet d’extraire les composantes pertinentes. En fin, pour valoriser notre th`ese et diriger notre recherche vers l’axe innovation, nous avons d´evelopp´e une simple interface Java/OpenCV pour surveiller une personne.

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Code barre	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
Doct/264	Doct/264 EZZ	Texte imprimé	unité des thèses	cedoc	Disponible