Object Detection in Dynamic Background

Imtiaz Ali 1
1 imagine - Extraction de Caractéristiques et Identification
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : La détection et la reconnaissance d’objets dans des vidéos numériques est l’un des principauxchallenges dans de nombreuses applications de vidéo surveillance. Dans le cadrede cette thèse, nous nous sommes attaqué au problème difficile de la segmentationd’objets dans des vidéos dont le fond est en mouvement permanent. Il s’agit de situationsqui se produisent par exemple lorsque l’on filme des cours d’eau, ou le ciel,ou encore une scène contenant de la fumée, de la pluie, etc. Il s’agit d’un sujet assezpeu étudié dans la littérature car très souvent les scènes traitées sont plutôt statiqueset seules quelques parties bougent, telles que les feuillages par exemple, ou les seulsmouvements sont des changements de luminosité. La principale difficulté dans le cadredes scènes dont le fond est en mouvement est de différencier le mouvement de l’objet dumouvement du fond qui peuvent parfois être très similaires. En effet, par exemple, unobjet dans une rivière peut se déplacer à la même allure que l’eau. Les algorithmes dela littérature extrayant des champs de déplacement échouent alors et ceux basés sur desmodélisations de fond génèrent de très nombreuses erreurs. C’est donc dans ce cadrecompliqué que nous avons tenté d’apporter des solutions.La segmentation d’objets pouvant se baser sur différents critères : couleur, texture,forme, mouvement, nous avons proposé différentes méthodes prenant en compte un ouplusieurs de ces critères.Dans un premier temps, nous avons travaillé dans un contexte bien précis qui étaitcelui de la détection des bois morts dans des rivières. Ce problème nous a été apportépar des géographes avec qui nous avons collaboré dans le cadre du projet DADEC (DétectionAutomatique de Débris pour l’Aide à l’Etude des Crues). Dans ce cadre, nousavons proposé deux méthodes l’une dite " naïve " basée sur la couleur des objets à détecteret sur leur mouvement et l’autre, basée sur une approche probabiliste mettant enoeuvre une modélisation de la couleur de l’objet et également basée sur leur déplacement.Nous avons proposé une méthode pour le comptage des bois morts en utilisantles résultats des segmentations.Dans un deuxième temps, supposant la connaissance a priori du mouvement des objets,dans un contexte quelconque, nous avons proposé un modèle de mouvement del’objet et avons montré que la prise en compte de cet a priori de mouvement permettaitd’améliorer nettement les résultats des segmentations obtenus par les principaux algorithmes de modélisation de fond que l’on trouve dans la littérature.Enfin, dans un troisième temps, en s’inspirant de méthodes utilisées pour caractériserdes textures 2D, nous avons proposé un modèle de fond basé sur une approche fréquentielle.Plus précisément, le modèle prend en compte non seulement le voisinage spatiald’un pixel mais également le voisinage temporel de ce dernier. Nous avons appliquéla transformée de Fourier locale au voisinage spatiotemporel d’un pixel pour construireun modèle de fond.Nous avons appliqué nos méthodes sur plusieurs vidéos, notamment les vidéos duprojet DADEC, les vidéos de la base DynTex, des vidéos synthétiques et des vidéos quenous avons faites.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
5714; T. 2012
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01461494
Contributeur : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Soumis le : mercredi 8 février 2017 - 11:22:10
Dernière modification le : vendredi 10 février 2017 - 01:12:19

Identifiants

  • HAL Id : hal-01461494, version 1

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Imtiaz Ali. Object Detection in Dynamic Background. 5714; T. 2012. <hal-01461494>

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