Non-linear feature extraction for object re-identification in cameras networks

par Charbel Chahla

Thèse de doctorat en Optimisation et Sûreté des Systèmes

Sous la direction de Hichem Snoussi, Fadi Dornaika et de Fahed Abdallah.

Soutenue le 28-09-2017

à Troyes en cotutelle avec l'Université libanaise , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube) , en partenariat avec Institut Charles Delaunay / ICD (laboratoire) .

Le président du jury était Francis Clovis.

Le jury était composé de Hichem Snoussi, Fadi Dornaika, Fahed Abdallah, Francis Clovis, Mounim El Yacoubi, Latifa Oukhellou, Hassen Drira.

Les rapporteurs étaient Mounim El Yacoubi, Latifa Oukhellou.

  • Titre traduit

    Extraction de descripteurs non linéaires pour la ré-identification d’objets dans un réseau de caméras


  • Résumé

    La réplication du système visuel utilisé par le cerveau pour traiter l'information est un domaine de grand intérêt. Cette thèse se situe dans le cadre d'un système automatisé capable d'analyser les traits du visage lorsqu'une personne est proche des caméras et suivre son identité lorsque ces traits ne sont plus traçables. La première partie est consacrée aux procédures d'estimation de pose de visage pour les utiliser dans les scénarios de reconnaissance faciale. Nous avons proposé une nouvelle méthode basée sur une représentation sparse et on l'a appelé Sparse Label sensible Local Preserving Projections. Dans un environnement incontrôlé, la ré-identification de personne reposant sur des données biométriques n'est pas réalisable. Par contre, les caractéristiques basées sur l'apparence des personnes peuvent être exploitées plus efficacement. Dans ce contexte, nous proposons une nouvelle approche pour la ré-identification dans un réseau de caméras non chevauchantes. Pour fournir une mesure de similarité, chaque image est décrite par un vecteur de similarité avec une collection de prototypes. La robustesse de l'algorithme est améliorée en proposant la procédure Color Categorisation. Dans la dernière partie de cette thèse, nous proposons une architecture Siamese de deux réseaux neuronaux convolutionnels (CNN), chaque CNN étant réduit à seulement onze couches. Cette architecture permet à une machine d'être alimentée directement avec des données brutes pour faire la classification


  • Résumé

    Replicating the visual system that the brain uses to process the information is an area of substantial interest. This thesis is situated in the context of a fully automated system capable of analyzing facial features when the target is near the cameras, and tracking his identity when his facial features are no more traceable. The first part of this thesis is devoted to face pose estimation procedures to be used in face recognition scenarios. We proposed a new label-sensitive embedding based on a sparse representation called Sparse Label sensitive Locality Preserving Projections. In an uncontrolled environment observed by cameras from an unknown distance, person re-identification relying upon conventional biometrics such as face recognition is not feasible. Instead, visual features based on the appearance of people can be exploited more reliably. In this context, we propose a new embedding scheme for single-shot person re-identification under non overlapping target cameras. Each person is described as a vector of kernel similarities to a collection of prototype person images. The robustness of the algorithm is improved by proposing the Color Categorization procedure. In the last part of this thesis, we propose a Siamese architecture of two Convolutional Neural Networks (CNN), with each CNN reduced to only eleven layers. This architecture allows a machine to be fed directly with raw data and to automatically discover the representations needed for classification


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