Spatio-temporal saliency detection in dynamic scenes using color and texture features

Résumé : De nombreuses applications de la vision par ordinateur requièrent la détection, la localisation et le suivi de régions ou d’objets d’intérêt dans une image ou une séquence d’images. De nombreux modèles d’attention visuelle, inspirés de la vision humaine, qui détectent de manière automatique les régions d’intérêt dans une image ou une vidéo, ont récemment été développés et utilisés avec succès dans différentes applications. Néanmoins, la plupart des approches existantes sont limitées à l’analyse de scènes statiques et très peu de méthodes exploitent la nature temporelle des séquences d’images.L'objectif principal de ce travail de thèse est donc l'étude de modèles d'attention visuelle pour l'analyse de scènes dynamiques complexes. Une carte de saliance est habituellement obtenue par la fusion d'une carte statitque (saliance spatiale dans une image) d'une part, et d'une carte dynamique (salience temporelle entre une série d'image) d'autre part. Dans notre travail, nous modélisons les changements dynamiques par un opérateur de texture LBP-TOP (Local Binary Patterns) et nous utilisons l'information couleur pour l'aspect spatial.Les deux cartes de saliances sont calculées en utilisant une formulation discriminante inspirée du système visuel humain, et fuionnées de manière appropriée en une carte de saliance spatio-temporelle.De nombreuses expériences avec des bases de données publiques, montrent que notre approche obteint des résulats meilleurs ou comparables avec les approches de la littérature.
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Thèse
Signal and Image processing. Université de Bourgogne, 2014. English. <NNT : 2014DIJOS067>
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : lundi 14 septembre 2015 - 10:52:06
Dernière modification le : vendredi 2 juin 2017 - 03:41:53
Document(s) archivé(s) le : mardi 29 décembre 2015 - 01:28:00

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Satya Mahesh Muddamsetty. Spatio-temporal saliency detection in dynamic scenes using color and texture features. Signal and Image processing. Université de Bourgogne, 2014. English. <NNT : 2014DIJOS067>. <tel-01198664>

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