De nombreuses applications en vision par ordinateur nécessitent la détection et le suivi des objets en mouvement dans une séquence d'images. La plupart des méthodes existantes ne donnent de bons résultats que pour des séquences avec des fonds peu changeants, ou si le fond et les objets sont rigides. Le but de cette thèse est de détecter et suivre les objets mobiles dans des séquences (telles que des séquences de conducteurs) ayant un fond dynamique, avec de forts changements d'illumination, de faibles contrastes et éventuellement acquises par une caméra mobile. Cette thèse est décomposée en deux parties. Dans la première, une méthode de détection est proposée. Elle repose sur la définition d'une grille de points décrits par leur mouvement et leur photométrie. Ces points sont ensuite regroupés en "clusters en mouvement" avec un algorithme mean shift à noyau variable et une méthode de sélection automatique de la taille des noyaux. La deuxième partie propose une méthode de suivi combinant des distributions de couleur et de mouvement, la prédiction de l'objet et des observations extérieures (pouvant être les clusters en mouvement) dans une fonction d'énergie minimisée par coupe minimale/flot maximal dans un graphe. Les algorithmes de détection et de suivi sont validés sur différentes séquences aux contenus dynamiques complexes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00551601 |
| Date | 20 December 2007 |
| Creators | Bugeau, Aurélie |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.018 seconds