Dans cette thèse, nous traiterons du problème de la détection et du suivi 3D de personnes dans des séquences d'images omnidirectionnelles, dans le but de réaliser des applications permettant l'estimation de pose 3D. Ceci nécessite, la mise en place d'un suivi stable et précis de la personne dans un environnement réel. Dans le cadre de cette étude, on utilisera une caméra catadioptrique composée d'un miroir sphérique et d'une caméra perspective. Ce type de capteur est couramment utilisé dans la vision par ordinateur et la robotique. Son principal avantage est son large champ de vision qui lui permet d'acquérir une vue à 360 degrés de la scène avec un seul capteur et en une seule image. Cependant, ce capteur va engendrer des distorsions importantes dans les images, ne permettant pas une application directe des méthodes classiquement utilisées en vision perspective. Cette thèse traite de deux approches de suivi développées durant cette thèse, qui permettent de tenir compte de ces distorsions. Elles illustrent le cheminement suivi par nos travaux, nous permettant de passer de la détection de personne à l'estimation 3D de sa pose. La première étape de nos travaux a consisté à mettre en place un algorithme de détection de personnes dans les images omnidirectionnelles. Nous avons proposé d'étendre l'approche conventionnelle pour la détection humaine en image perspective, basée sur l'Histogramme Orientés du Gradient (HOG), pour l'adapter à des images sphériques. Notre approche utilise les variétés riemanniennes afin d'adapter le calcul du gradient dans le cas des images omnidirectionnelles. Elle utilise aussi le gradient sphérique pour le cas les images sphériques afin de générer notre descripteur d'image omnidirectionnelle. Par la suite, nous nous sommes concentrés sur la mise en place d'un système de suivi 3D de personnes avec des caméras omnidirectionnelles. Nous avons fait le choix de faire du suivi 3D basé sur un modèle de la personne avec 30 degrés de liberté car nous nous sommes imposés comme contrainte l'utilisation d'une seule caméra catadioptrique. / In this thesis we will handle the problem of 3D people detection and tracking in omnidirectional images sequences, in order to realize applications allowing3D pose estimation, we investigate the problem of 3D people detection and tracking in omnidirectional images sequences. This requires a stable and accurate monitoring of the person in a real environment. In order to achieve this, we will use a catadioptric camera composed of a spherical mirror and a perspective camera. This type of sensor is commonly used in computer vision and robotics. Its main advantage is its wide field of vision, which allows it to acquire a 360-degree view of the scene with a single sensor and in a single image. However, this kind of sensor generally generates significant distortions in the images, not allowing a direct application of the methods conventionally used in perspective vision. Our thesis contains a description of two monitoring approaches that take into account these distortions. These methods show the progress of our work during these three years, allowing us to move from person detection to the 3Destimation of its pose. The first step of this work consisted in setting up a person detection algorithm in the omnidirectional images. We proposed to extend the conventional approach for human detection in perspective image, based on the Gradient-Oriented Histogram (HOG), in order to adjust it to spherical images. Our approach uses the Riemannian varieties to adapt the gradient calculation for omnidirectional images as well as the spherical gradient for spherical images to generate our omnidirectional image descriptor.

L'objectif principal de ce travail de thèse est l'élaboration d'un système de vision binoculaire mettant en oeuvre deux caméras de types différents. Le système étudié est constitué d'une caméra de type omnidirectionnelle associée à une caméra PTZ. Nous appellerons ce couple de caméras un système de vision hybride. L'utilisation de ce type de capteur fournit une vision globale de la scène à l'aide de la caméra omnidirectionnelle tandis que l'usage de la caméra mécanisée permet une fovéation, c'est-à-dire l'acquisition de détails, sur une région d'intérêt détectée depuis l'image panoramique.Les travaux présentés dans ce manuscrit ont pour objet, à la fois de permettre le suivi d'une cible à l'aide de notre banc de caméras mais également de permettre une reconstruction 3D par stéréoscopie hybride de l'environnement nous permettant d'étudier le déplacement du robot équipé du capteur. / The primary goal of this thesis is to elaborate a binocular vision system using two different types of camera. The system studied here is composed of one omnidirectional camera coupled with a PTZ camera. This heterogeneous association of cameras having different characteristics is called a hybrid stereo-vision system. The couple composed of these two cameras combines the advantages given by both of them, that is to say a large field of view and an accurate vision of a particular Region of interest with an adjustable level of details using the zoom. In this thesis, we are presenting multiple contributions in visual tracking using omnidirectional sensors, PTZ camera self calibration, hybrid vision system calibration and structure from motion using a hybrid stereo-vision system.