Les travaux présentés dans ce manuscrit traitent de la détection de personnes dans des séquences d'images et de l'analyse de leur activité. Ces travaux ont été menés au sein de l'institut PRISME dans le cadre du projet CAPTHOM du pôle de compétitivité S2E2. Après un état de l'art sur l'analyse de séquences d'images pour l'interprétation automatique de scènes et une étude comparative de modules de vidéo-surveillance, nous présentons la méthode de détection de personnes proposée dans le cadre du projet CAPTHOM. Celle-ci s'articule autour de trois étapes : la détection de changement, le suivi d'objets mobiles et la classification. Chacune de ces étapes est décrite dans ce manuscrit. Ce système a été évalué sur une large base de vidéos correspondant à des scénarios de cas d'usage de CAPTHOM établis par les partenaires du projet. Ensuite, nous présentons des méthodes permettant d'obtenir, à partir du flux vidéo d'une ou deux caméras, d'autres informations de plus haut-niveau sur l'activité des personnes détectées. Nous présentons tout d'abord une mesure permettant de quantifier leur activité. Ensuite, un système de stéréovision multi-capteurs combinant une caméra infrarouge et une caméra visible est utilisé pour augmenter les performances du système de détection mais aussi pour permettre la localisation dans l'espace des personnes et donc accéder à une cartographie de leurs déplacements. Finalement, une méthode de détection d'événements anormaux, basée sur des statistiques de distributions spatiales et temporelles des pixels de l'avant-plan est détaillée. Les méthodes proposées offrent un panel de solutions performantes sur l'extraction d'informations haut-niveau à partir de séquences d'images.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00490803 |
| Date | 28 October 2009 |
| Creators | Benezeth, Yannick |
| Publisher | Université d'Orléans |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0024 seconds