Détection et suivi d'objets en mouvement dans des scènes complexes : application à la surveillance des conducteurs

par Aurélie Bugeau

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de Patrick Pérez.

Soutenue en 2007

à Rennes 1 .

mots clés

• Vision par ordinateur
• Traitement d'images -- Techniques numériques
• Analyse de scènes (informatique)

Résumé

De nombreuses applications en vision par ordinateur nécessitent la détection et le suivi d'objets en mouvement dans une séquence d'images. Le but de cette thèse est de détecter et suivre les objets mobiles dans des séquences ayant un fond dynamique, avec de forts changements d'illumination, de faibles contrastes et éventuellement acquises par une caméra mobile. Cette thèse est décomposée en deux parties. Dans la première, une méthode de détection est proposée. Elle repose sur la définition d'une grille de points décrits par leur mouvement et leur photométrie. Ces points sont ensuite regroupés en "clusters en mouvement" avec un algorithme mean shift à noyau variable et une méthode de sélection automatique de la taille des noyaux. La deuxième partie propose une méthode de suivi combinant des distributions de couleur et de mouvement, la prédiction de l'objet et des observations extérieures (pouvant être les clusters en mouvement) dans une fonction d'énergie minimisée par coupe minimale/flot maximal dans un graphe.

Titre traduit

Moving objects detection and tracking in complex scenes : contribution to drivers surveillance

Résumé

Detecting and tracking moving objects in dynamic scenes is a hard but essential task in a large number of computer vision applications such as surveillance. This thesis aims at detecting, segmenting and tracking  foreground moving objects in sequences (such as driver sequences) having highly dynamic backgrounds, illumination changes and low contrasts, and possibly shot by a moving camera. Two main steps compose the thesis. First, moving points, described by their motion and color, are selected within a sub-grid of image pixels. Clusters of points are then formed using a variable bandwidth mean shift with automatic bandwidth selection. In a second part, a tracking method is proposed. It combines color and motion distributions, the prediction of the tracked object and some external observations (which can be the clusters from the detector) into an energy function minimized with Graph Cuts.