Dynamic and Robust Object Tracking for Activity Recognition

Duc Phu Chau 1
1 STARS - Spatio-Temporal Activity Recognition Systems
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
Résumé : Cette thèse présente une nouvelle approche pour contrôler des algorithmes de suivi d'objets mobiles. Plus précisément, afin de s'adapter aux variations contextuelles de suivi, cette approche apprend à régler les paramètres des algorithmes de suivi d'objets basés sur l'apparence ou sur les points d'intérêt. Le contexte de suivi d'une vidéo est défini par un ensemble de caractéristiques : la densité des objets mobiles, leur niveau d'occultation, leur contraste et leur surface 2D. Dans une phase d'apprentissage supervisée, des valeurs de paramètres satisfaisantes sont déterminées pour chaque séquence d'apprentissage. Puis ces séquences sont classifiées en groupant leurs caractéristiques contextuelles. A chaque contexte sont associées les valeurs de paramètres apprises. Dans la phase de contrôle en ligne, deux approches sont proposées. Pour la première approche, quand le contexte change, les paramètres sont réglés en utilisant les valeurs apprises. Pour la deuxième, le réglage des paramètres est réalisé quand le contexte change et quand la qualité de suivi (calculée par un algorithme d'évaluation en ligne) n'est pas assez bonne. Un processus d'apprentissage en-ligne met à jour les relations contextes/paramètres. L'approche a été expérimentée avec des vidéos longues, complexes et plusieurs ensembles de vidéos publiques. Cette thèse propose cinq contributions : (1) une méthode de classification des vidéos pour apprendre hors-ligne les paramètres de suivi, (2) un algorithme d'évaluation en-ligne du suivi, (3) une méthode pour contrôler en ligne le suivi, (4) un algorithme de suivi pouvant s'adapter aux conditions de la scène, (5) une méthode de suivi robuste basée sur le filtre de Kalman et un suivi global.
Type de document :
Thèse
Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA), 2012. English
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [85 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00695567
Contributeur : Duc Phu Chau <>
Soumis le : jeudi 22 novembre 2012 - 15:53:29
Dernière modification le : jeudi 21 février 2013 - 14:40:20
Document(s) archivé(s) le : samedi 23 février 2013 - 03:45:38

Identifiants

  • HAL Id : tel-00695567, version 1

Collections

Citation

Duc Phu Chau. Dynamic and Robust Object Tracking for Activity Recognition. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA), 2012. English. 〈tel-00695567〉

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

530

Téléchargements du document

614