Détection et reconnaissance d'objets structurés : application aux transports intelligents

par Pablo Augusto Negri

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Lionel Prevost.

Soutenue en 2008

à Paris 6 .

mots clés

• Reconnaissance de formes
• Apprentissage automatique
• Détection de véhicules
• Filtres de Haar
• Histogrammes de Gradient orienté
• Cascades de classifieurs
• Adaboost
• Reconnaissance de type de véhicule
• Pixels de contour orientés
• Méthode de votes

Résumé

Cette thèse est dédiée à l'étude de méthodes de vision artificielle pour la détection et la reconnaissance d'objets structurés, plus précisément les véhicules automobiles. La première partie est vouée à la détection de véhicules sur des scènes routières à l'aide d'un système embarqué de vision monoculaire. La stratégie utilisée se fonde sur une cascade de classifieurs de type Adaboost qui permet la concaténation des fonctions de classification discriminantes et génératives. Nous avons proposé aussi des méthodes pour classifier les véhicules détectés. La deuxième partie est consacrée à la reconnaissance du type d'un véhicule (constructeur, modèle) à partir de sa vue de face. L'application principale visée est le contrôle d'accès dans des parkings ou péages d'autoroutes. Le système système de reconnaissance multi-classes utilise un descripteur visuel local, à base de pixels de contour orientés. La classification est obtenue à partir d'une méthode de votes, robuste aux occultations partielles.

Titre traduit

Detection and recognition of structured objects : application to intelligent transport systems

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