Analyse vidéo de comportements humains dans les points de ventes en temps-réel

SICRE, Ronan

dc.contributor.advisor	Nicolas, Henri
dc.contributor.author	SICRE, Ronan
dc.contributor.other	Garosi, Olivier
dc.contributor.other	Pham, Quoc Cuong
dc.date	2011-05-24
dc.date.accessioned	2020-12-14T21:09:56Z
dc.date.available	2020-12-14T21:09:56Z
dc.identifier.uri	http://ori-oai.u-bordeaux1.fr/pdf/2011/SICRE_RONAN_2011.pdf
dc.identifier.uri	https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/21530
dc.identifier.nnt	2011BOR14261
dc.description.abstract	Cette thèse est effectuée en collaboration entre le LaBRI (Laboratoire bordelais de recherche en informatique) et MIRANE S.A.S., le leader français en Publicité sur Lieu de Vente (PLV) Dynamique. Notre but est d'analyser des comportements humains dans un point de vente. Le long de cette thèse, nous présentons un système d'analyse vidéo composé de plusieurs procédés de divers niveaux. Nous présentons, dans un premier temps, l'analyse vidéo de bas niveau composée de la détection de mouvement et du suivi d'objets. Puis nous analysons le comportement de ces objets suivis, lors de l'analyse de niveau moyen. Finalement, l'analyse de haut-niveau est composée d'une interprétation sémantique de ces comportements et d'une détection de scenarios de haut-niveau.
dc.description.abstractEn	Along this thesis various subjects are studied, from the lowest to the higher level of video analysis. We first present motion detection and object tracking that compose the low-level processing part of our system. Motion detection aims at detecting moving areas, which correspond to foreground, of an image. The result of motion detection is a foreground mask that is used as input for the object tracking process. Tracking matches and identifies foreground regions across frames. Then, we analyze the behavior of the tracked objects, as the mid-level analysis. At each frame, we detect the current state of action of each tracked object currently in the scene. Finally, the system generates a semantic interpretation of these behaviors and we analyze high-level scenarios as the high-level part of our system. These two processes analyze the series of states of each object. The semantic interpretation generates sentences when state changes occur. Scenario recognition detect three different scenarios by analyzing the temporal constraints between the states.
dc.language.iso	en
dc.subject	Vision par ordinateur
dc.subject	Analyse de comportements humains
dc.subject	Vidéo-surveillance
dc.subject	Marketing
dc.subject.en	Computer vision
dc.subject.en	Human behavior understanding
dc.subject.en	Video-surveillance
dc.subject.en	Marketing
dc.title	Analyse vidéo de comportements humains dans les points de ventes en temps-réel
dc.type	Thèses de doctorat
dc.contributor.jurypresident	Domenger, Jean-Philippe
bordeaux.hal.laboratories	Thèses de l'Université de Bordeaux avant 2014	*
bordeaux.hal.laboratories	Laboratoire bordelais de recherche en informatique
bordeaux.institution	Université de Bordeaux
bordeaux.institution	Bordeaux INP
bordeaux.type.institution	Bordeaux 1
bordeaux.thesis.discipline	Informatique
bordeaux.ecole.doctorale	École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde)
star.origin.link	https://www.theses.fr/2011BOR14261
dc.contributor.rapporteur	Baskurt, Atilla
dc.contributor.rapporteur	Patras, Ioannis
bordeaux.COinS	ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Analyse%20vid%C3%A9o%20de%20comportements%20humains%20dans%20les%20points%20de%20ventes%20en%20temps-r%C3%A9el&rft.atitle=Analyse%20vid%C3%A9o%20de%20comportements%20humains%20dans%20les%20points%20de%20ventes%20en%20temps-r%C3%A9el&rft.au=SICRE,%20Ronan&rft.genre=unknown

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