Ce manuscrit de thèse a pour sujet la ré-identification de personne basée sur leur apparence à partir d'images et de vidéos. La ré-identification de personne consiste à déterminer si un individu donné est déjà apparu sur un réseau de caméras. Ce problème est particulièrement difficile car l'apparence change significativement entre les différentes vues de caméra, où les variations de points de vue, d'illumination et de position de l'objet, rendent le problème difficile. Nous nous concentrons sur le développement de modèles d'apparence robustes qui sont en mesure de faire correspondre les apparences humaines enregistrées dans des vues de caméra disjointes. Comme la représentation de régions d'image est fondamentale pour la mise en correspondance d'apparence, nous étudions différents types de descripteurs d'images. Ces différents descripteurs impliquent des stratégies différentes pour la mise en correspondance d'apparence, impliquant des modèles différents pour la représentation des apparences de personne. En appliquant des techniques d'apprentissage automatique, nous générons des modèles descriptifs et discriminatoires, qui améliorent la distinction des caractéristiques extraites, améliorant ainsi la précision de la ré-identification. Cette thèse a les contributions suivantes. Nous proposons six techniques de ré-identification humaine. Les deux premières appartiennent aux approches single-shot, dans lesquelles une seule image est suffisante pour extraire une signature fiable de personne. Ces approches divisent le corps humain en différentes parties de corps prédéfinies, puis extraient les caractéristiques de l'image. Cela permet de mettre en correspondance les différentes parties du corps en comparant les signatures. Les quatre autres méthodes abordent le problème de ré-identification à l'aide de signatures calculées à partir de plusieurs images (multiple-shot). Nous proposons deux techniques qui apprennent en ligne le modèle d'apparence humaine en utilisant un schéma de boosting. Les approches de boosting améliorent la précision de la reconnaissance, au détriment du temps de calcul. Les deux dernières approches assument un modèle prédéfini, ou un apprentissage hors ligne des modèles, pour réduire le temps de calcul. Nous constatons que le descripteur de covariance est en général le meilleur descripteur pour la mise en correspondance des apparences dans des vues de caméras disjointes. Comme l'opérateur de distance de ce descripteur nécessite un calcul intensif, nous proposons également une nouvelle implémentation utilisant le GPU qui accélère considérablement les temps de calcul. Nos expériences suggèrent que la moyenne Riemannienne des covariances calculée à partir de plusieurs images améliore les performances par rapport aux techniques de ré-identification de personne de l'état de l'art. Enfin, nous proposons deux nouvelles bases d'images d'individus pour évaluer le scénario multiple-shot.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00763443 |
| Date | 05 July 2012 |
| Creators | Bak, Slawomir |
| Publisher | Université de Nice Sophia-Antipolis |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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