Ce mémoire décrit mes travaux de thèse menés au sein de l'équipe ComSee (Computers that See) rattachée à l'axe ISPR (Image, Systèmes de Perception et Robotique) de l'Institut Pascal. Celle-ci a été financée par la société Vesalis par le biais d'une convention CIFRE avec l'Institut Pascal, subventionnée par l'ANRT (Association Nationale de la Recherche et de la Technologie). Les travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre de l'automatisation de la fouille d'archives vidéo intervenant lors d'enquêtes policières. L'application rattachée à cette thèse concerne la création automatique d'un album photo des individus apparaissant sur une séquence de vidéosurveillance. En s'appuyant sur un détecteur de visages, l'objectif est de regrouper par identité les visages détectés sur l'ensemble d'une séquence vidéo. Comme la reconnaissance faciale en environnement non-contrôlé reste difficilement exploitable, les travaux se sont orientés vers le suivi visuel multi-cibles global basé détections. Ce type de suivi est relativement récent. Il fait intervenir un détecteur d'objets et traite la vidéo dans son ensemble (en opposition au traitement séquentiel couramment utilisé). Cette problématique a été représentée par un modèle probabiliste de type Maximum A Posteriori. La recherche de ce maximum fait intervenir un algorithme de circulation de flot sur un graphe, issu de travaux antérieurs. Ceci permet l'obtention d'une solution optimale au problème (défini par l'a posteriori) du regroupement des détections pour le suivi. L'accent a particulièrement été mis sur la représentation de la similarité entre les détections qui s'intègre dans le terme de vraisemblance du modèle. Plusieurs mesures de similarités s'appuyant sur différents indices (temps, position dans l'image, apparence et mouvement local) ont été testées. Une méthode originale d'estimation de ces similarités entre les visages détectés a été développée pour fusionner les différentes informations et s'adapter à la situation rencontrée. Plusieurs expérimentations ont été menées sur des situations complexes, mais réalistes, de scènes de vidéosurveillance. Même si les qualités des albums construits ne satisfont pas encore à une utilisation pratique, le système de regroupement de détections mis en œuvre au cours de cette thèse donne déjà une première solution. Grâce au point de vue partitionnement de données adopté au cours de cette thèse, le suivi multi-cibles développé permet une extension simple à du suivi autre que celui des visages.

Ce mémoire décrit mes travaux de thèse menés au sein de l'équipe ComSee (Computers that See) rattachée à l'axe ISPR (Image, Systèmes de Perception et Robotique) de l'Institut Pascal. Celle-ci a été financée par la société Vesalis par le biais d'une convention CIFRE avec l'Institut Pascal, subventionnée par l'ANRT (Association Nationale de la Recherche et de la Technologie). Les travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre de l'automatisation de la fouille d'archives vidéo intervenant lors d'enquêtes policières. L'application rattachée à cette thèse concerne la création automatique d'un album photo des individus apparaissant sur une séquence de vidéosurveillance. En s'appuyant sur un détecteur de visages, l'objectif est de regrouper par identité les visages détectés sur l'ensemble d'une séquence vidéo. Comme la reconnaissance faciale en environnement non-contrôlé reste difficilement exploitable, les travaux se sont orientés vers le suivi visuel multi-cibles global basé détections. Ce type de suivi est relativement récent. Il fait intervenir un détecteur d'objets et traite la vidéo dans son ensemble (en opposition au traitement séquentiel couramment utilisé). Cette problématique a été représentée par un modèle probabiliste de type Maximum A Posteriori. La recherche de ce maximum fait intervenir un algorithme de circulation de flot sur un graphe, issu de travaux antérieurs. Ceci permet l'obtention d'une solution optimale au problème (défini par l'a posteriori) du regroupement des détections pour le suivi. L'accent a particulièrement été mis sur la représentation de la similarité entre les détections qui s'intègre dans le terme de vraisemblance du modèle. Plusieurs mesures de similarités s'appuyant sur différents indices (temps, position dans l'image, apparence et mouvement local) ont été testées. Une méthode originale d'estimation de ces similarités entre les visages détectés a été développée pour fusionner les différentes informations et s'adapter à la situation rencontrée. Plusieurs expérimentations ont été menées sur des situations complexes, mais réalistes, de scènes de vidéosurveillance. Même si les qualités des albums construits ne satisfont pas encore à une utilisation pratique, le système de regroupement de détections mis en œuvre au cours de cette thèse donne déjà une première solution. Grâce au point de vue partitionnement de données adopté au cours de cette thèse, le suivi multi-cibles développé permet une extension simple à du suivi autre que celui des visages. / This report describes my thesis work conducted within the ComSee (Computers That See) team related to the ISPR axis (ImageS, Perception Systems and Robotics) of Institut Pascal. It was financed by the Vesalis company via a CIFRE (Research Training in Industry Convention) agreement with Institut Pascal and publicly funded by ANRT (National Association of Research and Technology). The thesis was motivated by issues related to automation of video analysis encountered during police investigations. The theoretical research carried out in this thesis is applied to the automatic creation of a photo album summarizing people appearing in a CCTV sequence. Using a face detector, the aim is to group by identity all the faces detected throughout the whole video sequence. As the use of facial recognition techniques in unconstrained environments remains unreliable, we have focused instead on global multi-target tracking based on detections. This type of tracking is relatively recent. It involves an object detector and global processing of the video (as opposed to sequential processing commonly used). This issue has been represented by a Maximum A Posteriori probabilistic model. To find an optimal solution of Maximum A Posteriori formulation, we use a graph-based network flow approach, built upon third-party research. The study concentrates on the definition of inter-detections similarities related to the likelihood term of the model. Multiple similarity metrics based on different clues (time, position in the image, appearance and local movement) were tested. An original method to estimate these similarities was developed to merge these various clues and adjust to the encountered situation. Several experiments were done on challenging but real-world situations which may be gathered from CCTVs. Although the quality of generated albums do not yet satisfy practical use, the detections clustering system developed in this thesis provides a good initial solution. Thanks to the data clustering point of view adopted in this thesis, the proposed detection-based multi-target tracking allows easy transfer to other tracking domains.