Vers un système de vision artificielle opportuniste pour l'analyse de scènes complexes à partir de caméras embarquées

par Tan khoa Mai

Projet de thèse en Traitement du signal et des images

Sous la direction de Samia Bouchafa et de Michèle Gouiffes.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication , en partenariat avec IBISC - Informatique, Biologie Intégrative, & Systèmes Complexes (laboratoire) et de université d'Evry-Val-d'Essonne (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-10-2015 .


  • Résumé

    Devant la variété des contraintes induites par les applications, les approches d'analyse de séquences d'images peinent à être suffisamment génériques car elles sont souvent proposées en réponse à une/plusieurs contraintes ou un/plusieurs contextes donnés. Les contextes peuvent différer selon : 1. la nature des scènes à analyser : extérieur/intérieur, paysage naturel/paysage urbain, présence d'activité humaine ou pas ; 2. les caractéristiques du systèmes d'acquisition : caméra en mouvement ou statique, natures des capteurs (couleur, IR, profondeur) ou monovision/stérovision, qualité des images ; 3. les échelles d'observation ; 4. la nature des perturbations : variations photométriques/géométriques, occultations, flou ; 5. les types d'objets composants la scène : objets rigides/déformables, d'apparence connue ou pas 6. les contraintes applicatives : précision requise plus ou moins élevée, temps de calcul, disponibilité ou non d'une base d'images en vue d'une reconnaissance. La multiplicité des approches d'analyse de séquences d'images proposées dans la littérature découle de la difficulté à définir des algorithmes suffisamment génériques pour prendre en compte la multiplicité des contextes. Même si la généricité totale est impossible en pratique, l'objectif de la thèse est de proposer des classes d'opérateurs de perception similaires pour des objectifs applicatifs similaires au sens des contraintes citées ci-dessus

  • Titre traduit

    Towards an opportunistic artificial vision system for analysing complex scenes from onboard cameras


  • Résumé

    With the variety of constrains induced by applications, image sequence analysis approaches struggle to be sufficiently generic as they often response certain constrains or contexts. The contexts may differ: 1. Nature of scenes to analyze: indoor / outdoor, natural landscape / city scape, the presence of human activity or not; 2. The characteristics of acquisition systems: moving or static camera, sensor types (color, IR, depth) or mono-vision / stereo-vision, image quality; 3. Observation scales; 4. The nature of the disturbances: photo-metric variations / geometric, occultation, blur; 5. The types of objects the scene components: rigid / deformable objects known appearance or not 6. the application requirements: requirements more or less high accuracy, computation time, availability or not of a base of images for recognition. The multiplicity of image-sequence-analysis approaches proposed in the literature stems from the difficulty of defining sufficiently generic algorithms to account for the multiplicity of contexts. Although the total generic is impossible in practice, the aim of the thesis is to offer classes similar perception operators for similar application targets under the constraints listed above