Evènement pour le groupe Image et Son


Date 2008-04-03  10:00-11:00
TitreAnalyse des formes et des mouvements dans les séquences d'images 
RésuméTrois contributions principales ont été proposées pour développer un système de lecture de plaques minéralogiques capable de fonctionner de manière robuste dans des situations réelles d’analyse. Tout d’abord, une méthode combinant les avantages des approches statistiques et structurelles a été mise en place pour la reconnaissance optique de caractères. D’autre part, l’aspect de temporel de la vidéo est explicitement modélisé, en utilisant une distance de Levenstien probabiliste pour moyenner les résultats de reconnaissance. Enfin, des boucles de rétro-action sont introduites aux points sensibles de l’algorithme, pour accroître la précision du système tout en permettant une reconnaissance indépendante de la nationalité. Une méthode de suivi visuel d’humain a été proposée, consistant à apprendre l’apparence des personnes en ligne dans la vidéo, afin de contraindre la mise en correspondance et rendre le suivi efficace dans des situations complexes (occlusions, personnes sortant du champ de vue, etc). Ainsi, un modèle d’apparence articulé est mis à jour pour chaque personne suivie, en vue d’une identification ultérieure. La formation d’un descripteur pour chaque membre rend l’étape de reconnaissance plus efficace qu’avec les modèles d’apparence globaux existants. Elle nécessite par ailleurs l’étiquetage des membres individuels à partie de la silhouette, qui est assuré par une technique de mise en correspondance de graphes adaptée des Shock Graphs. La mise en correspondance entre un modèle topologique de la structure articulée humaine et les segments extraits du squelette de l’image assure une identification des membres indépendante du point de vue ou de la pose de la personne, ce qui permet d’apprendre l’apparence dans des configurations très génériques. L’interprétation du mouvement, appliqué à la détection de chutes, est assurée par approche temps réel et multi-vues. Partant d’un unique descripteur de verticalité image, il est montré que 2 caméras suffisent dans les conditions standard d’analyse pour assurer une reconnaissance correcte des poses, laquelle est effectuée par une fusion d’informations utilisant des opérateurs de logique floue. La détection de chutes est alors formulée comme un problème d’inférence sur de la séquence temporelle des poses, en utilisant un modèle de Markov caché hiérarchique (LHMM), qui offre la possibilité de détecter conjointement des mouvements brusques comme les chutes, tout étant robuste aux erreurs de bas niveau.  
Lieu075 
OrateurNicolas Thome 



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