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Communication Dans Un Congrès Année : 2015

Prédiction sélective des traitements pour le suivi d'objet

Résumé

L'un des problèmes majeurs du suivi d'objet en vidéo est la dérive, c'est-à-dire la mauvaise localisation à un instant donné d'une entité désignée dans une image initiale. Les nombreux algorithmes de suivi visuel ou trackers sont tous susceptibles de dériver lorsqu'ils sont confrontés à diverses sources de nuisance (occultations, changements d'apparence ou d'illumination, mouvements irréguliers de la cible et de la caméra...) mais sont également caracté-risés par des niveaux de robustesse variés à ces phéno-mènes. L'approche proposée par notre travail est de s'ins-pirer d'une caractéristique de la vision naturelle, l'atten-tion visuelle, considérée ici comme un ensemble de mé-canismes prédictifs de sélection de l'information ou des ressources. Dans le problème étudié, son rôle est alors de combiner dynamiquement les trackers selon leur capacité à assurer globalement le suivi à partir de mesures d'auto-évaluation en ligne de leur comportement et de leur adé-quation au contexte. L'effort est porté sur la combinaison de trackers hétérogènes en coût de calcul et en structure fonctionnelle, et sur la capacité de les munir générique-ment de telles fonctions d'auto-évaluation. Mots Clef attention visuelle, vision par ordinateur, suivi d'objet, pré-diction de dérives, fusion Abstract One of the key problems in video object tracking is drift, this is the bad localization of an entity initially appointed in an image at a given moment. The numerous visual tracking algorithms or trackers are all likely to drift when they are confronted with diverse sources of disturbances (occlusions, appearance changes or illuminations, irregular movements of the target and the camera) but are also characterized by different levels of robustness in response to these phenomena. The approach proposed by our work is inspired by a characteristic of natural vision, visual attention , considered here as a set of predictive mechanisms of selection of the information or the resources. In the studied problem, its role is then to dynamically combine trackers according to their capacity to globally insure tracking from measures of on-line self-assessment of their behaviour and their adequacy to the context. In our combination of heterogeneous trackers, the efforts concern the cost of calculation , the functional structure, and the capacity to equip them generically with such self-assessment functions.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01525208 , version 1 (19-05-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01525208 , version 1

Citer

I Leang, S Herbin, Benoît Girard, Jacques Droulez. Prédiction sélective des traitements pour le suivi d'objet. ORASIS 2015, Jun 2015, Amiens, France. ⟨hal-01525208⟩
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