DETECTION AND CATEGORIES OF MOVING OBJECTS
DETECTION ET CATEGORISATION D'OBJETS EN MOUVEMENT DANS UNE VIDEO
Résumé
In the context of video analysis, it is important to have intelligent and fast segmentation methods to provide a quick overview of the content of movies. As part of this thesis, we are particularly interested in the problems of extraction and categorization of video objects. For extraction, we propose to use the global approach based asset outlines areas that can quickly locate objects of interest. For this, we used segmentation criteria that take into account the homogeneity and the perceptual attributes to define a competition between the region of interest and background. To improve the method of detection and object tracking, we extended the energy formulation of our model of global active contours including an additional force from the optical flow computation. In the second part, we address the problem of analysis of human behavior (movement and gestures) in video sequences. The goals are multiple. The term "analysis" here concerns the extraction of low-level, such as the silhouette of the person, the location of his face and the extraction of different facial components information. On the other hand, we propose a method of categorization that facilitate spectral data reduction and dimensionality of the data and the interpretation of gestures and human behavior. This is the classification of facial expressions and recognition tasks (walking, running etc.), postures (standing, squatting, etc.) people.
Dans le contexte de l’analyse vidéo, il est important d’avoir des méthodes de segmentation intelligentes et rapides pour fournir un aperçu rapide du contenu des séquences vidéo. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons particulièrement à des problèmes d’extraction et de catégorisation des objets vidéos.
Pour l’extraction, nous proposons d'utiliser l'approche par contours actifs globaux basés régions qui permet de localiser rapidement les objets d'intérêt. Pour cela, nous avons utilisé des critères de segmentation qui prennent en compte l’homogénéité et les attributs perceptuels pour définir une compétition entre la région d'intérêt et le fond. Pour améliorer la méthode de détection et de suivi d'objets, nous avons étendu la formulation énergétique de notre modèle des contours actifs globaux en incluant une force supplémentaire issue du calcul du flot optique.
Dans une seconde partie, nous abordons le problème de l’analyse du comportement humain (mouvement et gestes) dans les séquences vidéo. Les buts poursuivis sont multiples. Le terme “analyse” concerne ici l’extraction d’informations bas-niveau, tels que la silhouette de la personne, la localisation de son visage et l’extraction des différentes composantes faciales. D’un autre côté, on propose une méthode de catégorisation spectrale qui faciliterait la réduction de données et de dimensionnalité des données, ainsi que l’interprétation des gestes et du comportement humain. Il s’agit de la classification des expressions faciales et de la reconnaissance de démarches (marche, course etc.), de postures (debout, accroupi, etc.) de personnes.
Domaines
Traitement des images [eess.IV]
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