La reconnaissance du comportement et la prédiction des activités des personnes depuis la vidéo sont des préoccupations majeures dans le domaine de la vision par ordinateur. L'objectif principal de mon travail de thèse est de proposer des algorithmes qui permettent d'analyser des objets en mouvement à partir de la vidéo pour extraire des comportements humains. Cette analyse est effectuée dans des environnements intérieurs ou extérieurs filmés par de simples webcams ou par des caméras plus sophistiquées. La scène analysée peut être de deux types en fonction du nombre de personnes présentes. On distingue les scènes de foule où le nombre de personnes est important. Dans ce type de scène, nous nous intéressons aux problèmes de la détection d'évènements de foule, à l'analyse des flux et à l'extraction des motifs de mouvement. Le deuxième type de scène se caractérise par la présence d'une seule personne à la fois dans le champ de la caméra. Ce type de scène est appelé scène individuelle. Nous y traitons le problème de reconnaissance d'actions humaines. Pour atteindre ces objectifs, nous proposons une approche basée sur trois niveaux d'analyse. Le premier est l'extraction des caractéristiques de bas niveau depuis les images constituant un flux vidéo (ex. les zones en mouvement). Le deuxième construit des descripteurs pour l'analyse du comportement humain (ex. la direction moyenne et la vitesse moyenne de mouvement). Le niveau le plus haut se sert des descripteurs du deuxième niveau afin de fournir aux utilisateurs des résultats concrets sur l'analyse du comportement humain (ex. telle personne marche, une autre court, etc.). Des expérimentations sur des benchmarks connus ont validé nos approches, avec un positionnement qui nous semble intéressant par rapport à l'état de l'art.
Directeur de Thèse :Chabane Djeraba Rapporteurs : Mr MERIALDO BERNARD et Mr CARINCOTTE CYRIL Membres :Mr VEELEART PATER (examinateur) et Mr GILLERON REMI (président du jury)
Thesis of the team FOX defended on 19/11/2012
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