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dc.contributor.advisorNajim, Mohamed
dc.contributor.authorMIKRAM, Mounia
dc.date2008-12-15
dc.date.accessioned2020-12-14T21:11:15Z
dc.date.available2020-12-14T21:11:15Z
dc.identifier.urihttp://ori-oai.u-bordeaux1.fr/pdf/2008/MIKRAM_MOUNIA_2008.pdf
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/21757
dc.identifier.nnt2008BOR13736
dc.description.abstractLe travail présenté dans ce mémoire s’inscrit dans le cadre du suivi d'objets dans des vidéos, et plus particulièrement, sur l'utilisation de représentations par modèle d'apparence pour le suivi. La notion de modèle d'apparence est précisée sur la base de l'extraction de descripteurs visuels comparés à l'aide de similarités à une référence. De nouvelles techniques pour évaluer les performances vis à vis du suivi sont présentées. Les approches classiques d’évaluation considèrent uniquement la qualité des trajectoires finales estimées. Les métriques proposées dans ce mémoire s’en distinguent par le fait qu’elles quantifient la performance intrinsèque des modèles d’apparence utilisés au sein du système. Deux axes sont ainsi développés : d’une part, un ensemble de mesures de la précision spatiale d’un modèle couplées à la mesure de la robustesse vis-à-vis d’une initialisation spatiale approximative, et d’autre part, la proposition d’une méthodologie permettant de mesurer la stabilité d’un modèle du point de vue temporel sur des données vidéos naturelles. Ces techniques seront utilisées dans la suite du mémoire pour évaluer les méthodes existantes ainsi que celles présentées. Deux nouveaux modèles d'apparence sont ensuite introduits. Le premier modèle dénommé l’histogramme multi-échelles permet de limiter les ambigüités liées à la représentation par histogramme de couleurs. Le deuxième modèle, fondé sur une extension de la métrique de Matusita pour la comparaison de distributions de couleurs, prend en compte les variations possibles des couleurs des objets liées aux conditions de changement d’illumination. Enfin, le lien entre modèle d'apparence et technique de recherche de la position optimale est abordé dans le contexte du suivi multi-noyaux à travers la proposition d'un nouvel algorithme de suivi basé sur une approche compositionnelle inverse. Celui-ci offre un temps de calcul fortement réduit pour une qualité de suivi similaire aux algorithmes existants.
dc.description.abstractEnAbstract
dc.language.isofr
dc.subjectSuivi d’objet par modèle d’apparence
dc.subjectCartes de similarités
dc.subjectÉvaluation des modèles d’apparence
dc.subjectIndexation
dc.subjectSuivi multi noyaux par approche compositionnelle inverse
dc.titleSuivi d'objets dans une séquence d'images par modèle d'apparence : conception et évaluation
dc.typeThèses de doctorat
bordeaux.hal.laboratoriesThèses de l'Université de Bordeaux avant 2014*
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.type.institutionBordeaux 1
bordeaux.thesis.disciplineSciences physiques et de l'ingénieur. Automatique et productique, signal et image
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde)
star.origin.linkhttps://www.theses.fr/2008BOR13736
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Suivi%20d'objets%20dans%20une%20s%C3%A9quence%20d'images%20par%20mod%C3%A8le%20d'apparence%20:%20conception%20et%20%C3%A9valuation&rft.atitle=Suivi%20d'objets%20dans%20une%20s%C3%A9quence%20d'images%20par%20mod%C3%A8le%20d'apparence%20:%20conception%20et%20%C3%A9valuation&rft.au=MIKRAM,%20Mounia&rft.genre=unknown


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