Probabilistic graphical models for visual tracking of objects

par Vijay Badrinarayanan

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de Patrick Pérez.

  • Titre traduit

    Modèles graphiques probabilistes pour le suivi d’objets vidéo


  • Résumé

    This thesis puts forth graphical models for visual tracking in low and higher dimensional state spaces. For low dimensional tracking problems, such as object position tracking, a novel message switching/combination idea is introduced. Based on this concept and a new pseudo simulation viewpoint of point trackers a novel randomized feature point filter is developed. The message switching/combination ideas are then extended to construct multi-cue fusion based tracking with a set of simulation based filters. Employing pseudo simulation based point trackers and color based particle filters as their elementary filters these multi-cue fusion schemes track general objects in complex scenarios. Moving to higher dimensions, general multi-part tracking schemes are introduced. A network of local patch trackers are put to play in a stochastic simulation framework to track the position and other attributes of arbitrary objects. The difficult task of updating the process prior online is also performed under this simulation framework. Dealing with online update of the process prior enlarges the scope of application of the multi-part tracking model. A simple interactive multi-part tracking scheme is also discussed in this context. To the extent permitted by practicality, the contributions are evaluated quantitatively and/or qualitatively to convince the reader of their novelty, improvements and/or robustness. Detailed discussions of the highlights and drawbacks of the models are presented. Prospective extensions of the models based on empirical arguments and reflections on design are included.


  • Résumé

    Cette thèse traite de l'utilisation de modèles de graphes pour le suivi probabiliste d'objets dans des espaces de petites et de plus grandes dimensions. Un nouveau schéma de commutation/combinaison de messages est proposé pour le cas des espaces de faible dimension, typiquement, le suivi de position. S'appuyant sur ce schéma, et sur une interprétation probabiliste du suivi par points d'intérêts, un nouveau filtre de suivi probabiliste basé sur un ensemble de points de suivi est développé. Le schéma est ensuite étendu à la construction d'un algorithme de suivi d'objets fusionnant plusieurs types d'observations, spécifiquement, le filtre probabiliste basé sur un ensemble de points de suivi et un filtre particulaire basé sur la couleur. Ce nouvel algorithme améliore la robustesse du suivi d'objets dans les scénarios complexes, en l'absence d'a priori sur la nature de l'objet suivi. Pour les espaces de plus grandes dimensions, où l'on cherche à suivre des attributs de position, d'échelle et éventuellement de forme d'un objet, des algorithmes de suivi par zones sont introduits. Ces algorithmes combinent, dans un cadre de simulation stochastique par méthodes de Monte-Carlo, plusieurs processus de suivi fonctionnant chacun sur une région d'un objet complexe, et font intervenir une mise à jour en ligne du modèle d'état. Un schéma de suivi faisant intervenir une interaction simple de l'utilisateur est également développé sur la même base. Dans la limite de ce qui est réalisable en pratique, les algorithmes de suivi développés sont évalués qualitativement et quantitativement afin de démontrer leur bénéfice, notamment en termes de robustesse, vis-à-vis de l'existant. Une analyse détaillée des forces et faiblesses des modèles utilisés est présentée. Enfin, les perspectives d'extension de ces modèles, s'appuyant sur des arguments empiriques, sont discutées, et une analyse a posteriori de la conception des modèles est présentée.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (XIV-178-[10] p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 171-178

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2009/14
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