Ensemble Methods for Pedestrian Detection in Dense Crowds

par Jennifer Vandoni

Thèse de doctorat en Traitement du signal et des images

Sous la direction de Sylvie Le Hégarat.

Le président du jury était Julien Pettré.

Le jury était composé de Sylvie Le Hégarat, Julien Pettré, François Brémond, John Klein, Emanuel Aldea, Quoc Cuong Pham.

Les rapporteurs étaient François Brémond, John Klein.

  • Titre traduit

    Méthodes d'ensembles pour la détection de piétons en foules denses


  • Résumé

    Cette thèse s’intéresse à la détection des piétons dans des foules très denses depuis un système mono-camera, avec comme but d’obtenir des détections localisées de toutes les personnes. Ces détections peuvent être utilisées soit pour obtenir une estimation robuste de la densité, soit pour initialiser un algorithme de suivi. Les méthodologies classiques utilisées pour la détection de piétons s’adaptent mal au cas où seulement les têtes sont visibles, de part l’absence d’arrière-plan, l’homogénéité visuelle de la foule, la petite taille des objets et la présence d’occultations très fortes. En présence de problèmes difficiles tels que notre application, les approches à base d’apprentissage supervisé sont bien adaptées. Nous considérons un système à plusieurs classifieurs (Multiple Classifier System, MCS), composé de deux ensembles différents, le premier basé sur les classifieurs SVM (SVM- ensemble) et le deuxième basé sur les CNN (CNN-ensemble), combinés dans le cadre de la Théorie des Fonctions de Croyance (TFC). L’ensemble SVM est composé de plusieurs SVM exploitant les données issues d’un descripteur différent. La TFC nous permet de prendre en compte une valeur d’imprécision supposée correspondre soit à une imprécision dans la procédure de calibration, soit à une imprécision spatiale. Cependant, le manque de données labellisées pour le cas des foules très denses nuit à la génération d’ensembles de données d’entrainement et de validation robustes. Nous avons proposé un algorithme d’apprentissage actif de type Query-by- Committee (QBC) qui permet de sélectionner automatiquement de nouveaux échantillons d’apprentissage. Cet algorithme s’appuie sur des mesures évidentielles déduites des fonctions de croyance. Pour le second ensemble, pour exploiter les avancées de l’apprentissage profond, nous avons reformulé notre problème comme une tâche de segmentation en soft labels. Une architecture entièrement convolutionelle a été conçue pour détecter les petits objets grâce à des convolutions dilatées. Nous nous sommes appuyés sur la technique du dropout pour obtenir un ensemble CNN capable d’évaluer la fiabilité sur les prédictions du réseau lors de l’inférence. Les réalisations de cet ensemble sont ensuite combinées dans le cadre de la TFC. Pour conclure, nous montrons que la sortie du MCS peut être utile aussi pour le comptage de personnes. Nous avons proposé une méthodologie d’évaluation multi-échelle, très utile pour la communauté de modélisation car elle lie incertitude (probabilité d’erreur) et imprécision sur les valeurs de densité estimées.


  • Résumé

    This study deals with pedestrian detection in high- density crowds from a mono-camera system. The detections can be then used both to obtain robust density estimation, and to initialize a tracking algorithm. One of the most difficult challenges is that usual pedestrian detection methodologies do not scale well to high-density crowds, for reasons such as absence of background, high visual homogeneity, small size of the objects, and heavy occlusions. We cast the detection problem as a Multiple Classifier System (MCS), composed by two different ensembles of classifiers, the first one based on SVM (SVM-ensemble) and the second one based on CNN (CNN-ensemble), combined relying on the Belief Function Theory (BFT) to exploit their strengths for pixel-wise classification. SVM-ensemble is composed by several SVM detectors based on different gradient, texture and orientation descriptors, able to tackle the problem from different perspectives. BFT allows us to take into account the imprecision in addition to the uncertainty value provided by each classifier, which we consider coming from possible errors in the calibration procedure and from pixel neighbor's heterogeneity in the image space. However, scarcity of labeled data for specific dense crowd contexts reflects in the impossibility to obtain robust training and validation sets. By exploiting belief functions directly derived from the classifiers' combination, we propose an evidential Query-by-Committee (QBC) active learning algorithm to automatically select the most informative training samples. On the other side, we explore deep learning techniques by casting the problem as a segmentation task with soft labels, with a fully convolutional network designed to recover small objects thanks to a tailored use of dilated convolutions. In order to obtain a pixel-wise measure of reliability about the network's predictions, we create a CNN- ensemble by means of dropout at inference time, and we combine the different obtained realizations in the context of BFT. Finally, we show that the output map given by the MCS can be employed to perform people counting. We propose an evaluation method that can be applied at every scale, providing also uncertainty bounds on the estimated density.


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