Detection, suivi et reconnaissance des formes et du mouvement par modeles probabilistes d'apparence

par RAOUF HAMDAN

Thèse de doctorat en chimie

Sous la direction de Fabrice Heitz.

Soutenue en 2001

à Strasbourg 1 .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Cette etude s'inscrit dans le cadre de l'analyse de scenes dynamiques. Nous nous interessons aux trois problemes fondamentaux de l'analyse du mouvement : segmentation, suivi et reconnaissance. Nous proposons une approche statistique unifiee pour traiter ces differents problemes, reposant sur une modelisation probabiliste gaussienne de l'apparence statique et sur des techniques d'estimation sequentielle pour la gestion de la dimension temporelle du probleme. Une approximation separable du modele d'apparence gaussien, se pretant a une implantation rapide est tout d'abord proposee. La position des structures modelisees dans l'image est ensuite estimee selon le principe du maximum de vraisemblance. Le suivi des structures au cours du temps est assure par deux techniques d'estimation sequentielle : filtrage de kalman, avec traitement des manuvres et filtrage particulaire. Le suivi porte a la fois sur la position, l'orientation, l'echelle et l'apparence du modele. Enfin, la reconnaissance du mouvement est menee en integrant les modeles probabilistes d'apparence comme lois d'observation continues, dans un schema de decision a base de modeles de markov caches. Une validation de la chaine complete de traitement est presentee sur une application de segmentation, suivi et reconnaissance du geste humain.


  • Pas de résumé disponible.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 137 p.
  • Annexes : 161 ref.

Où se trouve cette thèse ?