Cette thèse présente un ensemble d'outils ou cadre de développement (paradigme) pour suivre le mouvement de personnages humains dans les films. Beaucoup d'applications en forte demande, telle que la surveillance pour la sécurité ou l'interaction homme-machine, profiteraient d'un système qui pourrait détecter et suivre automatiquement des humains. L'exécution de séquences de film réelles pose un défi particulier compte tenu de la non-rigidité du mouvement du corps humains, ainsi que l'influence qu'ont plusieurs facteurs sur son apparence. Parmi eux se trouvrent la différence dans la gamme de conditions d'acquisition, la variation de l'environnement et de l'illumination, le mouvement de caméra et le peu de connaissances a priori dans le positionnement de la caméra. En tant que complément à l'analyse du mouvement humain, ce système vise à aider son utilisateur à détecter de façon automatique le mouvement de la caméra, à diviser la séquence de film en petits segments appelés "prises de vue" et à extraire des informations du mouvement humain en présence d'un arrière-scène complexe. Pour atteindre cet objectif, une estimation précise du flux optique est employée. Un processus d'image par image peut identifier six différents mouvements de la caméra, incluant une camera statique, en utilisant des gabarits prédéterminés. Il peut ensuite fournir une base de données de mouvements de caméra pour la séquence du film. Ces données sont très utiles pour l'annotation, l'indexage et la recherche de séquences vidéos. De plus, une Mixture de Gaussiennes (MoG) dotée d'un espace de couleur RGB normalisé est utilisée pour soustraire un arrière-scène statique, qui permet d'éviter les effets d'ombres. Lors d'un mouvement de caméra, nous optons pour une technique appelée "codage de couleur" pour convertir les champs de vecteurs de mouvement en image colorée et appliquer la soustraction d'arrière-plan conventionnelle à cette image de flux optique de couleurs. Ceci dit, un système de suivi multicouches déployé dans deux directions (d'ordre chronologique et d'ordre anti-chronologique) est aussi décrit dans la thèse. Finalement, l'évaluation de la performance du système est réalisée sur plusieurs séquences extraites des films réels. Les séquences ont été entièrement analysées indépendamment par un observateur humain pour fournir une base de référence réelle sur les mouvements de caméra aussi bien que sur le mouvement humain dans les séquences vidéos. La comparaison entre les résultats et la base de référence indique une performance très prometteuse des approches proposées tant par l'analyse de films que par les applications de surveillance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/23099 |
| Date | 18 April 2018 |
| Creators | Nguyen, Nhat Tan |
| Contributors | Laurendeau, Denis, Branzan Albu, Alexandra |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 113 f., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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