Méthodes à noyaux pour la détection de piétons

par Frédéric Suard

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Abdelaziz Bensrhair.

Soutenue en 2006

à l'INSA de Rouen .

  • Titre traduit

    Kernel Machines for Pedestrian Detection


  • Pas de résumé disponible.

  • Titre traduit

    = Kernel Machines for Pedestrian Detection


  • Résumé

    La détection de piéton est un problème récurrent depuis de nombreuses années. La principale confrontation est liée à la grande variabilité du piéton en échelle, posture et apparence. Un algorithme efficace de reconnaissance de formes doit donc être capable d'affronter ces difficultés. En particulier, le choix d'une représentation pertinente et discriminante est un sujet difficile à résoudre. Dans notrre cas, nous avons envisagé deux approches. La première consiste à représenter la forme d'un objet à l'aide de graphes étiquetés. Selon les étiquettes apportées, le graphe possède en effet des propriétés intéressantes pour résoudre les problèmes de variabilité de taille et de posture. Cette méthode nécessite cependant une segmentation rigoureuse au préalable. Nous avons ensuite étudié une représentation constituée d'histogrammes locaux d'orientation de gradient. Cette méthode présente des résultats intéressants par ses capacités de généralisation. L'application de cette méthode sur des images infrarouges complètes nécessite cependant une fonction permettant d'extraire des fenêtres dans l'image afin d'analyser leur contenu et vérifier ainsi la présence ou non de piétons. La deuxième étape du processus de reconnaissance de formes concerne l'analyse de la représentation des données. Nous utilisons pour cela le classifieur Support Vector Machine bâti, entre autres, sur une fonction noyau calculant le produit scalaire entre les données support et la donnée évaluée. Dans le cas des graphes, nous utilisons une formulation de noyau de graphes calculé sur des "sacs de chemins". Le but consiste à extraire un ensemble de chemins de chaque graphe puis de comparer les chemins entre eux et combiner les comparaisons pour obtenir le noyau final. Pour analyser les histogrammes de gradient, nous avons étudié différentes formulations permettant d'obtenir les meilleures performances avec cette représentation qui peut être assimilée à une distribution de probabilités.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (116 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 100 références. Index

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  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées (Rouen Normandie).
  • Disponible pour le PEB
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