Etude et optimisation d'algorithmes pour le suivi d'objets couleur

Analysis and optimisation of algorithms for color object tracking

• Auteur / Autrice : Florence Laguzet
• Direction : Daniel Etiemble, Lionel Lacassagne
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 27/09/2013
• Etablissement(s) : Paris 11
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Informatique de Paris-Sud
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche en informatique (Orsay, Essonne ; 1998-2020) - Laboratoire d'informatique pour la mécanique et les sciences de l'ingénieur (Orsay, Essonne ; 1972-2020)
• Jury : Président / Présidente : Joffroy Beauquier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Daniel Etiemble, Joffroy Beauquier, Michel Paindavoine, Séverine Dubuisson, Michèle Gouiffès, Christine Fernandez-Maloigne
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Michel Paindavoine, Séverine Dubuisson

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation parallèle (informatique)

Vision par ordinateur

Mots clés libres

Vision par ordinateur

Suivi d'objets couleur

Architectures parallèles

Optimisation de code

Computer Vision

Color object tracking

Parallel architectures

Code optimisation

Résumé

Les travaux de cette thèse portent sur l'amélioration et l'optimisation de l'algorithme de suivi d'objet couleur Mean-Shift à la fois d’un point de vue robustesse du suivi et d’un point de vue architectural pour améliorer la vitesse d’exécution. La première partie des travaux a consisté en l'amélioration de la robustesse du suivi. Pour cela, l'impact des espaces de représentation couleur a été étudié, puis une méthode permettant la sélection de l'espace couleur représentant le mieux l'objet à suivre a été proposée. L'environnement de la cible changeant au cours du temps, une stratégie est mise en place pour resélectionner un espace couleur au moment opportun. Afin d'améliorer la robustesse dans le cas de séquences particulièrement difficile, le Mean-Shift avec stratégie de sélection a été couplé avec un autre algorithme plus coûteux en temps d'exécution : le suivi par covariance. L’objectif de ces travaux est d’obtenir un système complet fonctionnant en temps réel sur processeurs multi-cœurs SIMD. Une phase d’étude et d'optimisation a donc été réalisée afin de rendre les algorithmes paramétrables en complexité pour qu’ils puissent s’exécuter en temps réel sur différentes plateformes, pour différentes tailles d’images et d’objets suivi. Dans cette optique de compromis vitesse / performance, il devient ainsi possible de faire du suivi temps-réel sur des processeurs ARM type Cortex A9.

The work of this thesis focuses on the improvement and optimization of the Mean-Shift color object tracking algorithm, both from a theoretical and architectural point of view to improve both the accuracy and the execution speed. The first part of the work consisted in improving the robustness of the tracking. For this, the impact of color space representation on the quality of tracking has been studied, and a method for the selection of the color space that best represents the object to be tracked has been proposed. The method has been coupled with a strategy determining the appropriate time to recalculate the model. Color space selection method was also used in collaboration with another object tracking algorithm to further improve the tracking robustness for particularly difficult sequences : the covariance tracking which is more time consuming. The objective of this work is to obtain an entire real time system running on multi-core SIMD processors. A study and optimization phase has been made in order to obtain algorithms with a complexity that is configurable so that they can run in real time on different platforms, for various sizes of images and object tracking. In this context of compromise between speed and performance, it becomes possible to do real-time tracking on processors like ARM Cortex A9.