Nom-Prénom : Thomas Penne
Labo : LIMOS
Directeur de Thèse : V Barra (co direction C Tilmant)
Date soutenance : 14 octobre 2011, 14 heures
Résumé de thèse
Ces dernières années se caractérisent par la prolifération des systèmes de vidéo-surveillance et par
l'automatisation des traitements que ceux-ci intègrent. Parallèlement, le problème du suivi d'objets
est devenu en quelques années un problème récurrent dans de nombreux domaines et notamment
en vidéo-surveillance.Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode de suivi
d'objet, basée sur la méthode Ensemble Tracking et intégrant deux améliorations majeures. La
première repose sur une séparation de l'espace hétérogène des caractéristiques en un ensemble de
sous-espaces homogènes appelés modules et sur l'application, sur chacun d'eux, d'un algorithme
basé Ensemble Tracking. La seconde adresse, quant à elle, l'apport d'une solution à la nouvelle
problématique de suivi induite par cette séparation des espaces, à savoir la construction d'un ltre
particulaire spécifique exploitant une pondération des différents modules utilisés afin d'estimer à la
fois, pour chaque image de la séquence, la position et les dimensions de l'objet suivi, ainsi que la
combinaison linéaire des différentes décisions modulaires conduisant à l'observation
la plus discriminante. Les différents résultats que nous présentons illustrent le bon fonctionnement
global et individuel de l'ensemble des propriétés spécifiques de la méthode et permettent
de comparer son efficacité à celle de plusieurs algorithmes de suivi de référence. De plus, l'ensemble
des travaux a fait l'objet d'un développement industriel sur les consoles de traitement de la société
partenaire. En conclusion de ces travaux, nous présentons les perspectives que laissent entrevoir ces
développements originaux, notamment en exploitant les possibilités offertes par la modularité de
l'algorithme ou encore en rendant dynamique le choix des modules utilisés en fonction de l'efficacité
de chacun dans une situation donnée.