Abnormal detection in video streams via one-class learning methods

par Tian Wang

Thèse de doctorat en Optimisation et Sûreté des Systèmes

Sous la direction de Hichem Snoussi.

Soutenue le 06-05-2014

à Troyes , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube) , en partenariat avec China Scholarship Council (Organisme gouvernemental étranger) .

Le président du jury était Fadi Dornaika.

Le jury était composé de Hichem Snoussi, Fadi Dornaika, Alain Rakotomamonjy, Fahed Abdallah, Paul Honeine.

Les rapporteurs étaient Alain Rakotomamonjy, Fahed Abdallah.

  • Titre traduit

    Algorithmes d'apprentissage mono-classe pour la détection d'anomalies dans les flux vidéo


  • Résumé

    La vidéosurveillance représente l’un des domaines de recherche privilégiés en vision par ordinateur. Le défi scientifique dans ce domaine comprend la mise en œuvre de systèmes automatiques pour obtenir des informations détaillées sur le comportement des individus et des groupes. En particulier, la détection de mouvements anormaux de groupes d’individus nécessite une analyse fine des frames du flux vidéo. Dans le cadre de cette thèse, la détection de mouvements anormaux est basée sur la conception d’un descripteur d’image efficace ainsi que des méthodes de classification non linéaires. Nous proposons trois caractéristiques pour construire le descripteur de mouvement : (i) le flux optique global, (ii) les histogrammes de l’orientation du flux optique (HOFO) et (iii) le descripteur de covariance (COV) fusionnant le flux optique et d’autres caractéristiques spatiales de l’image. Sur la base de ces descripteurs, des algorithmes de machine learning (machines à vecteurs de support (SVM)) mono-classe sont utilisés pour détecter des événements anormaux. Deux stratégies en ligne de SVM mono-classe sont proposées : la première est basée sur le SVDD (online SVDD) et la deuxième est basée sur une version « moindres carrés » des algorithmes SVM (online LS-OC-SVM)


  • Résumé

    One of the major research areas in computer vision is visual surveillance. The scientific challenge in this area includes the implementation of automatic systems for obtaining detailed information about the behavior of individuals and groups. Particularly, detection of abnormal individual movements requires sophisticated image analysis. This thesis focuses on the problem of the abnormal events detection, including feature descriptor design characterizing the movement information and one-class kernel-based classification methods. In this thesis, three different image features have been proposed: (i) global optical flow features, (ii) histograms of optical flow orientations (HOFO) descriptor and (iii) covariance matrix (COV) descriptor. Based on these proposed descriptors, one-class support vector machines (SVM) are proposed in order to detect abnormal events. Two online strategies of one-class SVM are proposed: The first strategy is based on support vector description (online SVDD) and the second strategy is based on online least squares one-class support vector machines (online LS-OC-SVM)


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