Comparaison de séquences d’images pour le suivi d’objects déformables dans des séquences d’images couleur

Liste des figures

Liste des tableaux

1 Introduction générale et problématique

2 Etat de l'art

3 Détection d'objets en mouvement

3.1 Etat de l'art
- 3.1.1 Modélisation du fond au niveau pixels
- 3.1.2 Modélisation du fond par des régions
- 3.1.3 Bilan
3.2 Détection avec une modélisation spatio-colorimétrique de l'arrière-plan et de l'avant-plan
- 3.2.1 Initialisation du modèle d'arrière-plan
- 3.2.2 Modélisation de l'avant-plan
- 3.2.3 Détection d'objets en mouvement
- 3.2.4 Mise à jour des modèles
3.3 Résultats et discussion
3.4 Conclusion

4 Suivi des objets

4.1 Etat de l'art
- 4.1.1 Suivi de points
- 4.1.2 Suivi de noyaux
- 4.1.3 Suivi de silhouettes
- 4.1.4 Suivi des régions détectées en mouvement
4.2 Algorithme de suivi
- 4.2.1 Définition des outils de base du suivi
- 4.2.2 L'algorithme de suivi
- 4.2.3 Association des observations aux pistes
- 4.2.4 Séparation des pistes
4.3 Résultats expérimentaux
4.4 Conclusions

5 Ré-identification des personnes à travers un réseau de caméras

5.1 Modèles d'apparence
- 5.1.1 Etat de l'art sur les modèles d'apparence
- 5.1.2 Modèles proposés
- 5.1.3 Invariance couleur
5.2 Mesure de similarité entre deux passages
- 5.2.1 Réduction de dimension
- 5.2.2 Mesure de similarité entre séquences vidéo
5.3 Conclusion

6 Résultats expérimentaux

6.1 Les bases de données utilisées
6.2 Résultats expérimentaux
- 6.2.1 Protocole expérimental
- 6.2.2 Performance de la ré-identification avec des silhouettes extraites manuellement
- 6.2.3 Performance de la ré-identification avec des silhouettes extraites de manière automatique
- 6.2.4 Performance du système dans le cas mono-usager
6.3 Conclusions

7 Conclusion générale et perspectives

Bibliographie

Publications