Author: Ali GanounPublisher:
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Languages : fr
Pages : 210
Book Description
Le suivi d’objet dans les séquences d’images est un axe de recherche assez développé dans le domaine de la vision artificielle. Il peut être vu comme un processus composé de deux phases : la phase d'initialisation ou de segmentation dans laquelle nous définissons dans l'image l'objet à suivre, et la phase de suivi pendant laquelle nous recherchons l'objet dans les images successives.Quatre approches de suivi d’objet ont été étudiées et implémentées, puis optimisées par rapport à leurs versions trouvées classiquement dans la littérature. La première approche concerne la méthode des courbes de niveau, abordée autant comme approche de segmentation que de suivi. La deuxième approche permet de se placer dans un cadre bayésien et de formuler le suivi de manière probabiliste grâce à un filtrage particulaire. Dans la troisième approche, l'algorithme de CamShift est appliqué sur l’image avec un modèle de l’objet à suivre construit sur deux canaux de couleur au lieu des trois plus généralement utilisés. Enfin une quatrième approche combinant une mise en correspondance de points d’intérêt et l'algorithme de CamShift a été développée pour un fonctionnement dans des séquences d’images en niveaux de gris.Une évaluation de chaque approche sur quelques séquences d’images est menée afin d’explorer l'évolution d'un ensemble de mesures de performance avec des variations de paramètres. Un bilan comparatif a ensuite été réalisé afin de définir les avantages, inconvénients et conditions d’utilisation de chaque approche.Le cadre applicatif de ces travaux est le suivi d’un unique objet sans connaissance a priori ni phase d’apprentissage dans une séquence d’images en niveaux de gris en vue d’une implantation avec fonctionnement en temps réel sur un système embarqué.
