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UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL NGASSA TCHOUDJEUH TATIANA Modélisation dynamique des gestes d’écritures médiévales par vidéo Mô hình động cử viết tay thời trung cổ video MEMOIRE DE FIN D’ETUDES DU MASTER INFORMATIQUE HANOI – 2019 UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL NGASSA TCHOUDJEUH TATIANA Modélisation dynamique des gestes d’écritures médiévales par vidéo Mơ hình động cử viết tay thời trung cổ video Spécialité: Systèmes intelligents et multimédia Code: Programme pilote MEMOIRE DE FIN D’ETUDES DU MASTER INFORMATIQUE Sous la direction de: Madame Treuillet Sylvie, Maitre de conférences de l’Université d’Orléans, Laboratoire PRISME (EA 4229) et Monsieur Matthieu Exbrayat, Maitre de conférences de l’Université d’Orléans, Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans (LIFO) HANOI – 2019 ATTESTATION SUR L’HONNEUR J’atteste sur l’honneur que ce mémoire a été réalisé par moi-même et que les données et les résultats qui y sont présentés sont exacts et n’ont jamais été publiés ailleurs La source des informations citées dans ce mémoire a été bien précisée LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu Luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Các thơng tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Signature de l’étudiant NGASSA TCHOUDJEUH TATIANA Remerciements La rédaction de ce mémoire n’aurait été possible sans l’intervention de certaines personnes Qu’elles trouvent ici l’expression de nos plus sincères remerciements pour leurs précieux conseils Nous tenons tout d’abord exprimer notre reconnaissance et nos remerciements envers l’Agence Universitaire Francophone (AUF) pour nous avoir accordé une bourse d’études de Master Nos remerciements vont également l’Institut de la Francophonie pour l’Innovation (IFI), son administration et au corps professoral pour la richesse et la qualité de leur enseignement et qui déploient de grands e fforts pour assurer leurs étudiants une formation actualisée Nos sincères remerciements au RTR IMAGE (Réseau Thématique de Recherche Image) pour l’opportunité qu’il nous a accordé en nous accordant une bourse de Master au Laboratoire PRISME L’accueil fut chaleureux et nous avions bénéficié de bonnes condi-tions de travail tout au long de notre séjour dans ses murs Nous adressons nos vifs remerciements Madame Sylvie Treuillet, notre encadrante principale, et Mon-sieur Matthieu Exbrayat, notre encadrant secondaire, pour nous avoir accueilli et intégré au sein de leur équipe Merci pour l’inspiration, leur apprentissage, leur collaboration, leur écoute et leur disponibilité tout au long de notre stage Nos remerciements vont également l’ensemble du personnel du laboratoire PRISME pour son accueil et sa collaboration Enfin, nous adressons nos plus sincères remerciements nos parents, pour leur contribution, leur soutien et leur patience, tous nos proches et amis (es), qui nous ont toujours encouragé et soutenu au cours de la réalisation de ce travail Table des matières Présentation du projet Graphoscan 1.1 introduction 1.2 Structure du code Graphoscan 1.2.1 Module « 1.2.2 Module « 1.3 Les limites du système 1.4 Conclusion Etude de trackers 2.1 INTRODUCTION 2.2Descripteurs 2.2.1 Descripteur 2.2.2 Descripteur 2.3Algorithmes de suivi 2.3.1 Conclusion Tests des algorithmes de suivi d’objet 3.1Introduction 3.2Scénarii de tests avec la première vidéo 3.3Scénarii de tests avec la deuxième vidéo 3.4Conclusion Recalage de la feuille 4.1Introduction 4.2 Homographie[10] 4.3Implémentation du recalage de la feuille 4.3.1 Re 4.3.2 Alg 4.4 Tests 4.5Conclusion i Table des figures Activités de recherche de l’équipe IMAGE VISION du laboratoire PRISME vi 1.1 Système de stéréovision Graphoscan pour l’acquisition du geste d’écriture[ 21] 1.2 Ordinogramme de l’acquisition synchronsée multi-caméras[13] 1.3 Tests réalisés[11] 1.4 Caractéristique d’une séquence utilisée pour le test[11] 2.1 Exemples d’ondelettes de Haar[3] 2.2 Processus d’extraction des fonctionnalités HOG extrait de [12] 2.3 Construction de l’espace des échelles[16] 2.4 Détection des extrémas[16] 2.5 Création de l’histogramme des gradients[16] 2.6 Construction d’un motif local binaire et calcule du code LBP extrait de [25] 10 2.7 Image originale, image LBP et Histogramme LBP extrait de [25] 10 2.8 Définition d’une texture 11 2.9 LBP multi-échelle Exemples de voisinages obtenus pour différents couples (P, R) Extrait de [25] 11 2.10 Construction et uniformité d’un motif LBP (a) le motif construit ici est non uniforme, (c) exemple de motifs respectivement uniforme et non uniforme Extrait de [25] 12 2.11 Calcul LBP et CS-LBP descripteur pour pixels voisins Extrait de [25] 12 2.12 Fonctionnement d’AdaBoos Extrait de [6] 16 2.13 Convolution locale extrait de [4] 17 2.14 Architecture du composant de détection Extrait de [22] 19 2.15 Conversion du patch en code binaire[22] 20 2.16 Architecture de TLD[22] 20 2.17 architecture de GOTURN[26] 22 3.1 10 images de la vidéo 23 3.2 10 images de la vidéo 24 3.3 Patch1 24 3.4 Patch2 25 3.5 Points du suivi avec patch 26 3.6 Points du suivi reliés avec le patch1 26 3.7 Superposition des écritures 26 3.8 Points du suivi pour le patch 27 3.9 Points du suivi pour le patch2 27 3.10 Superposition des deux traces d’écriture pour le patch2 28 3.11 Points du suivi avec le patch1 29 3.12 Points reliés 30 3.13 Superposition des deux traces d’écriture qvec patch2 30 3.14 Points du suivi pour le patch 31 3.15 Points du suivi reliés pour le patch 31 ii TABLE DES FIGURES 3.16 Superposition des deux traces d’écriture pour le patch2 3.17 Points du suivi avec patch1 3.18 Points de suivi reliés avec patch1 3.19 Superposition des deux traces d’écritures avec le patch1 3.20 Points du suivi pour le patch 3.21 Points du suivi reliés pour le patch 3.22 Superposition des deux traces d’écriture pour le patch 3.23 Points du suivi avec le patch1 3.24 Points de suivi reliés avec le patch1 3.25 Superposition des deux traces d’écritures avec le patch1 3.26 Points du suivi pour le patch 3.27 Points du suivi reliés pour le patch 3.28 Superposition des deux traces d’écriture pour le patch 3.29 Points du suivi avec patch1 3.30 Points du suivi reliés avec patch1 3.31 Superposition des deux traces d’écritures avec patch1 3.32 Points du suivi pour le patch 3.33 Points du suivi reliés pour le patch 3.34 Superposition des deux traces d’écriture pour le patch2 3.35 Patch1 3.36 Patch2 3.37 Points du suivi du patch avec la vidéo 3.38 Points du suivi reliés du patch avec la vidéo 3.39 Superposition des deux traces d’écriture du patch de la vidéo 3.40 Points du suivi du patch de la vidéo 3.41 Points du suivi reliés pour le patch de la vidéo 3.42 BOOSTING :Superposition des deux traces d’écriture du patch avec la vidéo 3.43 Points du suivi du patch avec la vidéo 3.44 Points du suivi reliés du patch avec la vidéo 3.45 Superposition des deux traces d’écriture du patch de la vidéo 3.46 Points du suivi du patch de la vidéo 3.47 Points du suivi reliés pour le patch de la vidéo 3.48 Superposition des deux traces d’écriture du patch de la vidéo 3.49 Points du suivi du patch de la vidéo 3.50 Points du suivi reliés pour du patch de la vidéo 3.51 Superposition des deux traces d’écriture du patch de la vidéo 3.52 Points du suivi du patch dela vidéo 3.53 Points du suivi reliés pour le patch de la vidéo 3.54 Superposition des deux traces d’écriture du patch de la vidéo 3.55 KCF-HOG : Points du suivi du patch de la vidéo 3.56 Points du suivi reliés pour du patch de la vidéo 3.57 Superposition des deux traces d’écriture du patch de la vidéo 3.58 Points du suivi du patch de la vidéo 3.59 Points du suivi reliés pour le patch de la vidéo 3.60 Superposition des deux traces d’écriture du patch de la vidéo 3.61 Points du suivi du patch avec la vidéo 3.62 Points du suivi reliés pour le patch de la vidéo iii 32 32 33 33 34 34 35 35 36 36 37 37 38 38 39 39 40 40 41 41 42 42 43 43 43 44 44 45 45 46 46 47 47 48 48 49 49 50 50 51 51 52 52 53 53 54 54 TABLE DES FIGURES 3.63 Superposition des deux traces d’écriture du patch de la vidéo 3.64 Points du suivi du patch de la vidéo 3.65 Points du suivi reliés pour le patch de la vidéo 3.66 Superposition des deux traces d’écriture du patch de la vidéo 55 4.1 Interprétation géométrique d’une homographie extrait de [10] 60figure.4.2 4.3 Feuille d’écriture 4.4 10 images de la vidéo 4.5 10 images recalées de la vidéo 59 iv 55 56 56 60 62 62 Introduction Graphoscan est un projet initié par la collaboration entre une paléographe de l’IRHT, un chercheur du LIFO et une chercheuse du laboratoire PRISME La production d’écritures anciennes est un art la fois visuel et manuel basé sur la réplication d’un ensemble de signes, de formes et d’images Le rôle des experts en paléographie consiste en l’étude et le déchi ffrage de ces écritures anciennes L’étude de l’évolution de l’écriture a conduit les paléographes s’intéresser de près aux spécialisations des ateliers de copies[29] Ces experts utilisent les traits d’écritures, marques leur permettant de définir la provenance, le contexte historique ou géographique du texte ancien analyser[29] L’objectif est de développer un nouvel outil informatique pour aider le paléographe analyser le « ductus » Contrairement aux travaux existants en paléographie numérique qui se cantonnent exploiter le traitement des images et la reconnaissance des formes pour faire de la transcription assistée par ordinateur[29][2] , il s’agit ici d’exploiter la stéréovision pour accéder des composantes dynamiques de l’écriture : en observant le geste d’un copiste, il devient possible d’étudier la relation entre le mouvement de la plume dans l’espace et la trace écrite sur le parchemin, afin de proposer une nouvelle représentation des écritures médiévales Dans la continuité des travaux initiés, ce stage a pour principaux objectifs les points suivants : Recherche bibliographique sur les algorithmes de suivi d’OpenCv Tests des algorithmes de suivi d’OpenCv Implémentation de l’algorithme de recalage de la feuille Contexte d’étude Le stage s’est déroulé Polytech Orléans, au sein du laboratoire PRISME dans l’équipe Image Vision du juin au novembre 2018 Equipe Image Vision du laboratoire PRISME Le laboratoire PRISME , labellisé par le Minis-tère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche UPRES n°4229, est rattaché l’Université d’Orléans avec comme établissement secondaire INSA-CVL Il comprend 106 enseignants-chercheurs, 70 doctorants, ingénieurs, techniciens et administratifs Son champ pluridisciplinaire couvre un large spectre dans le domaine des sciences pour l’ingénieur incluant : la combustion dans les moteurs, l’énergétique, l’aérodynamique, la mécanique des matériaux, le traitement du signal et de l’image, l’automatique, la robotique L’équipe IMAGE VISION comprend une quinzaine d’enseignants-chercheurs Ses activités de recherche concernent le développement d’outils originaux théoriques et pratiques pour le traitement numérique des images et la vision par ordinateur autour de plusieurs thèmes illustrés sur la figure Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans (LIFO) Le Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans (LIFO) est un laboratoire commun l’univer-sité d’Orléans et l’INSA Centre Val de Loire, reconnu par le ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche comme équipe d’accueil (EA 4022) Les recherches menées au LIFO concernent la science informatique et les STIC Elles vont de l’algorithmique au traitement des langues naturelles, de l’apprentissage au parallélisme massif, de la vérification et la certification la sécurité des systèmes, du Big Data aux systèmes embarqués Le laboratoire est structuré en cinq équipes : Contraintes et Apprentissage, nombre, ordre et sens d’exécution des traits qui composent une écriture https ://www.univ-orleans.fr/prisme v CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc ĐƠN XIN BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ DEMANDE DE SOUTENANCE DE MEMOIRE Kính gửi: Viện Quốc tế Pháp ngữ - Đại học Quốc gia Hà Nội À: L’Institut Francophone International – L’Université Nationale du Vietnam, Ha noi Tên (Je, soussigné): Ngassa Tchoudjeuh Tatiana Sinh ngày (Date de naissance): 29/01/1993, học viên cao học Viện Quốc tế Pháp ngữ (étudiant de master de l’Institut Francophone International) Đến nay, tơi hồn thành mơn học luận văn thạc sĩ với đề tài Mơ hình động cử viết tay thời trung cổ video (Actuellement, j’ai fini tous les cours et le mémoire avec le sujet “Modélisation dynamique des gestes d’écritures médiévales par vidéo » Chuyên ngành (Option de spécialité): Hệ thống thông minh Đa phương tiện (Système Intelligents et Multimedia) Mã số chuyên ngành đào tạo (Code de la branche) : 8480201.02 Được đồng ý giáo viên hướng dẫn, làm đơn đề nghị Viện trưởng Viện Quốc tế Pháp ngữ cho phép bảo vệ luận văn trước Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ (Après l’accord du directeur de mémoire, j’écris cette demande pour que le Directeur de l’Institut Francophone International me permette de soutenir mon mémoire devant le Jury d’évaluation du mémoire) Tôi xin cam đoan danh dự chịu trách nhiệm kết nghiên cứu trung thực luận văn (J’atteste sur l’honneur et la responsabilité du résultat honnête de ce mémoire) Xin trân trọng cảm ơn (Je vous remercie beaucoup)./ Nội, ngày tháng năm 20… Ý kiến giáo viên hướng NGƯỜI LÀM ĐƠN dẫn Avis de l’encadrant Au vu du mémoire soumis, je suis favorable la soutenance JE, SOUSSIGNÉ Ngassa Tchoudjeuh Tatiana Sylvie TREUILLET THÔNG TIN VỀ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Ngassa Tchoudjeuh Tatiana Giới tính: Féminin Ngày sinh: 29/01/1993 Nơi sinh: Yaoundé, Cameroun Quyết định công nhận học viên số 1389/QĐ-ĐHQGHN, ngày 20/05/2016 Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội Các thay đổi trình đào tạo: Khơng Tên đề tài luận văn: Mơ hình động cử viết tay thời trung cổ video Chuyên ngành: Hệ thống thông minh Đa Phương tiện Mã số chuyên ngành đào tạo: 8480201.02 10 Cán hướng dẫn khoa học: Sylvie Treuillet/ Mathieu Exbrayat 11 Tóm tắt kết luận văn: - Kiểm tra thuật toán theo dõi đối tượng - Thực thuật toán đăng ký tờ 12 Những hướng nghiên cứu tiếp theo: 1- tìm cách phát đầu bút từ trường nhìn Các thuật toán theo dõi nghiên cứu trả "sai" trường hợp theo dõi khỏi trường nhìn Vì vậy, khó để nói khác biệt; 2- cải thiện hình ảnh 3D; 3- phân tích ống dẫn văn chép 13.Khả ứng dụng thực tiễn: paleography 14 Các cơng trình cơng bố có liên quan đến luận văn: Hà Nội, ngày 17 tháng 01 năm 2019 Ngassa Tchoudjeuh Tatiana PRESENTATION GENERALE DU MEMOIRE Nom et Prénoms: Ngassa Tchoudjeuh Tatiana Sexe: Féminin Date de naissance: 29/01/1993 Lieu de naissance: Yaoundé, Cameroun Décision d’inscription sur la liste d’étudiants No 1389/QĐ-ĐHQGHN Date: 20/5/2016 du Directeur de l’Université Nationale du Vietnam Hanoi Changement dans le processus de formation: NON Titre du mémoire: Modélisation dynamique des gestes d’écritures médiévales par vidéo Option: Systèmes Intelligents et Multimédia (SIM) Code: 8480201.02 10 Encadrant: Sylvie Treuillet/ Mathieu Exbrayat 11 Résumé des résultats: - Tests d’algorithmes de suivi d’objet - Implémentation d’un algorithme de recalage de la feuille 12 Prochaines recherches: 1- trouver un moyen de détecter la sortie du stylo du champ de vue Les algorithmes de suivi étudiés retournent "false" en cas de perte de suivi et de sortie du champ de vue Donc difficile de faire la différence ; 2- l’amélioration de la visualisation 3D ; 3- l’analyse du ductus de l’écriture du copiste 13 Domaine d’application dans la réalité: Paléographie 14 Publications liées aux recherches: Hà Nội, le 17/ 01/2019 Etudiant Ngassa Tchoudjeuh Tatiana Evaluation du stagiaire remplir par le responsable du stagiaire Phiếu đánh giá thực tập sinh người hướng dẫn Nom du stagiaire/ Tên thực tập sinh : Période du stage/ Thời gian thực tập : Nom de l’organisme/ Tên đơn vị : Adresse / Địa chỉ: Ville/ Thành phố : Nom du responsable/ Người phụ trách : Téléphone/ Điện thoại : Courrier électronique/ Thư điện tử : Cette évaluation ainsi que le mémoire de fin d’études seront utilisés par la direction des études de l’Institut Francophone International pour évaluer le stage de l’étudiant Il est suggéré que le ou la stagiaire prenne connaissance de la teneur de cette évaluation lors d ’une entrevue avec le responsable de stage de l’organisme Phiếu đánh giá luận văn tốt nghiệp phận đào tạo Viện Quốc tế Pháp ngữ sử dụng để đánh giá kết thực tập học viên Học viên thông tin nội dung đánh giá trao đổi với người phụ trách thực tập Motivation, intérêt au travail Động lực, mức độ quan tâm cơng việc Commentaires/ Bình luận : …………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………… Sens des responsabilités dans l’exécution des tâches confiées Ý thức trách nhiệm thực nhiệm vụ giao Commentaires/ Bình luận : …………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………… Initiative dans le cadre des instructions reỗues Sỏng kiến cơng việc hướng dẫn Commentaires/ Bình luận : Tatiana hésite faire des propositions et solliciter ses encadrants Facilité d’assimilation de la technologie de l’organisme Khả tiếp thu cơng nghệ đơn vị Commentaires/ Bình luận : Tatiana a su développer en C++ de nouvelles fonctionnalités en mettant mettant en œuvre la bibliothèque OpenCV mais a eu plus de peine comprendre et maitriser le code existant Qualité du travail Chất lượng công việc Commentaires/ Bình luận : Tatiana doit encore progresser dans les tests de fiabilité des codes produits et dans la gestion du temps Efficacité dans les communications orales et écrites Hiệu giao tiếp nói viết Commentaires/ Bình luận : …………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………… Qualité du jugement dans l’énoncé d’une opinion sur un problème Khả lập luận đưa quan điểm vấn đề Commentaires/ Bình luận : …………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………… Capacité de proposer une solution valable un problème Khả đề xuất giải pháp khả thi cho vấn đề Commentaires/ Bình luận : Tatiana doit encore progresser dans son autonomie Capacité de réaliser un travail correct dans un temps donné Khả nămg thực tốt cơng việc thời hạn Commentaires/ Bình luận : Tatiana a pris beaucoup de retard dans la réalisation du travail et la rédaction Esprit de collaboration Tinh thần hợp tác Commentaires/ Bình luận : le projet étant individuel, Tatiana n’a pas eu collaborer avec un autre stagiaire Appréciation globale du stagiaire/ Đánh giá chung thưc tập sinh: Exceptionnel O Supérieur Xuất sắc Tốt O Satisfaisant Trung bình X Faible O Kém Points forts/ Ưu điểm: stagiaire agréable, l'écoute des demandes, montrant de l’intérêt pour le projet et capable de produire du code Points faibles/ Nhược điểm: Tatiana doit encore progresser dans ses capacités s’approprier un code existant et faire des propositions de solutions, ainsi que dans la gestion du temps En me basant sur les résultats obtenus, je donne un avis favorable la soutenance du mémoire de fin d’études Ngassa Tchoudjeuh Tatiana Căn vào kết đạt được, đồng ý cho Ngassa Tchoudjeuh Tatiana bảo vệ luận văn tốt nghiệp Date: 14/01/2019 Signatures : Sylvie Treuillet Matthieu Exbrayat Orléans, le jeudi mars 2019 Avis sur le rapport de Tatiana NGASSA TCHOUDJEUH Tatiana NGASSA TCHOUDJEUH présente un rapport rộdigộ en franỗais intitulộ ô Etude de trackers dans des séquences vidéo en vue d’une analyse dynamique des écritures médiévales » afin de valider son diplôme de Master en Systèmes Intelligents et Multimédia de l’Institut Francophone International de l’Université du Vietnam (Hanoï) Elle a réalisé son stage de fin de cursus au sein du Laboratoire PRISME Orléans (France) de mai novembre 2018 en obtenant une bourse Master du RTR Image L’introduction présente le contexte de l’étude : il s’agit du projet GRAPHOSAN qui vise développer un nouvel outil pour aider le paléographe analyser le « ductus » (nombre, ordre et sens d’exécution des traits qui composent une écriture) A cette fin, un système de stéréovision a été développé pour permettre la reconstruction du mouvement de la plume dans l’espace lors du geste d’écriture d’un copiste de textes médiévaux Dans ce cadre, Tatiana NGASSA TCHOUDJEUH devait prendre en main le système et les codes existants, améliorer ensuite certaines limitations du système, en particulier l’algorithme de suivi de la plume dans les images qui induit la mise en correspondance pour la triangulation 3D, puis proposer un modèle d’écriture Après cette introduction, le rapport est divisé en chapitres Dans le premier chapitre, elle présente le système et la structure du code du GRAPHOSCAN Une analyse succincte des limitations y est présentée ainsi qu’une comparaison entre les deux méthodes de suivi préalablement exploitées : KFC et TemplateMatching, en observant la déviation moyenne des positions 2D, le nombre d’images et le temps de calcul Le critère de la déviation moyenne ne semble pas vraiment pertinent : pour aborder la précision du suivi, il aurait fallu disposer d’une vérité terrain sur la position des points Le second chapitre est une étude bibliographique des différents trackers et des descripteurs sousjacents (SIFT, HOG, LBP, …) proposés dans la librairie OpenCV : Adaboost, MIL, TLD, GOTURN, …, bibliographie qui s’appuie sur une liste d’une trentaine de références Le troisième chapitre expose les tests réalisés pour comparer trackers sur des vidéos Les tests sont réalisés sur enregistrements vidéo de 1289 et 759 images respectivement La présentation séquentielle des résultats ne facilite pas la comparaison ni la synthèse des résultats, et le nombre de vidéos est trop faible pour généraliser les observations L’étude aurait pu également être plus poussée en ce qui concerne le paramétrage des algorithmes Le quatrième chapitre aborde le problème d’un recalage automatique de la feuille lorsque celle-ci est déplacée par le calligraphe au cours d’un enregistrement vidéo L’approche choisie consiste placer des balises codées ArUco aux quatre coins de la feuille et calculer une homographie, sous l’hypothèse réaliste que la feuille est posée sur une surface plane Les résultats présentés sur une vidéo démontrent l’efficacité de ce recalage Enfin, une courte conclusion clôture le rapport Au bilan, on peut écrire que Tatiana NGASSA TCHOUDJEUH a fourni un travail conséquent durant ses mois de stage au Laboratoire PRISME Néanmoins, elle a manqué de recul par rapport au cadre applicatif et a proposé des résultats qui reflètent un peu son manque de pertinence et de méthodologie dans un tel contexte Raphặl CANALS Docteur, Mtre de Conférence Laboratoire PRISME – Equipe Image & Vision Ecole Polytechnique de l’Université d’Orléans 12 rue de Blois, 45067 Orléans cedex 2, France ... TATIANA Modélisation dynamique des gestes d’écritures médiévales par vidéo Mô hình động cử viết tay thời trung cổ video Spécialité: Systèmes intelligents et multimédia Code: Programme pilote MEMOIRE... précisée LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu Luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Các thơng tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Signature de l’étudiant... par OpenCv Chaque image subit cette transformation avant d’étre écrite dans une instance de type VideoWriter pour constituer la vidéo de chaque caméra Par la suite, des corrections des distorsions