| Titre : | Suivi d'un objet en mouvement sur une vidéo |
| Auteurs : | RIADH SAHNOUNI, Auteur ; Sabrina Benameur, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2015 |
| Format : | 1 vol. (84 p.) / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
En vision par ordinateur, le suivi d’objets en mouvement dans un environnement est couramment étudié. Il s’appuie sur des propriétés d’invariance des objets d’intérêt. L’invariance peut concerner la géométrie de la scène ou des objets. Le suivi d’objets est au cœur de nombreuses applications. Il peut être un outil pour donner des capacités d’autonomie visuelle à des automates ou des robots. Le but de ce projet est de concevoir et implémenter un système de suivi des objets en mouvement dans une séquence d’images. Et pour cela on a implémenté deux mé- thodes de suivi, la première basée sur la couleur de l’objet et la deuxième basée sur sa forme |
| Sommaire : |
Introduction générale 1 1 Concepts et étapes de base de suivi d’objets 3 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2 Concepts : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.1 Détection d’objet : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.2 Classification d’objet : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.3 Suivi d’objet : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Les étapes de base de suivi d’objet : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.4 Méthodes de détection d’objet : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4.1 Frame differencing : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4.2 Flux Optique : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4.3 L’élimination de l’arrière-plan : . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.5 Méthodes de classification d’objet : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5.1 Classification basée sur la forme : . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5.2 Classification basée sur le mouvement : . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5.3 Classification basée sur la couleur : . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5.4 Classification basée sur la texture : . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.6 Méthodes de suivi d’objet : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.6.1 Suivi de points (Point Tracking) : . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.6.2 Suivi de noyaux (Kernel Tracking) : . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.6.3 Suivi de silhouettes (Silhouette Tracking) : . . . . . . . . . . . . 13 1.7 Conclusion : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2 Suivi d’un objet en mouvement 15 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2 Domaines d’application du suivi d’objet : . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.3 Difficultés : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.4 Travaux antérieurs : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.5 Méthodes de suivi d’objet : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.5.1 Suivi des points : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.5.1.1 Le filtre de kalman : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.5.1.2 Les filtres particulaires : . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.5.1.3 Multiple Hypothesis Tracking (MHT) : . . . . . . . . . 23 2.5.2 Suivi des noyaux : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.5.2.1 Template Matching : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.5.2.2 La méthode ‘Mean Shift’ : . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.5.2.3 Machine à vecteur de support « SVM » : . . . . . . . . 25 2.5.2.4 Méthode de couches : . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.5.2.5 Analyse en composantes principales « ACP » : . . . . 26 2.5.2.6 Histogramme de couleurs : . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.5.3 Suivi de la silhouette : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.5.3.1 Mise en correspondance des formes : . . . . . . . . . . 28 2.5.3.2 Suivi de contour : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.6 Les problèmes de suivi : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.6.1 L’initialisation : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.6.2 L’occultation : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.6.3 Le suivi de plusieurs objets : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3 Suivi des objets par couleurs (Notions fondamentales) 34 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.2 Les espaces de couleur : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.2.1 L’espace RGB : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.2.2 L’espace HSV (TSV en français) : . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.2.3 Le passage de l’espace RGB à l’espace HSV : . . . . . . . . . . . 38 3.2.4 Sélection des valeurs HSV de l’objet d’intérêt : . . . . . . . . . . 39 3.3 Le seuillage : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.4 Opérations morphologiques (dilatation/érosion) : . . . . . . . . . . . . 42 3.4.1 Définition : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.4.2 Dualité entre érosion et dilatation : Définition : . . . . . . . . . 43 3.4.3 Propriétés de l’érosion et de la dilatation : . . . . . . . . . . . . 44 3.5 Les contours : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4 Conception et implémentation de système 48 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.2 Conception du système : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.2.1 Conception globale : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.2.2 Conception générale du système : . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.2.3 Conception détaillée du système : . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 i Table des matiéres 4.2.3.1 Méthode 1 : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.2.3.2 Méthode 2 : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.3 L’implémentation du système : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4.3.1 Environnement de développement : . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4.3.2 Microsoft Visual Studio 2013 : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 4.3.3 OpenCV : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.4 Algorithmes et structures de données : . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.4.1 Méthode 1 : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.4.1.1 Structures de données : . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.4.1.2 Algorithmes : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.4.2 Méthode 2 : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 4.4.2.1 Algorithme de suivi des formes : . . . . . . . . . . . . 62 4.5 Présentation de l’application : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.5.1 Interface du Microsoft Visual Studio 2013 : . . . . . . . . . . . . 65 4.5.2 Interface de notre application : . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.5.3 Résultat : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.5.3.1 Les résultats de la 1er Méthode : . . . . . . . . . . . . 68 4.5.3.2 Les résultats de la 2eme Méthode : . . . . . . . . . . . 72 4.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 Conclusion Générale et Perspectives 76 Bibliographie 79 |
| Type de document : | Mémoire master |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/12 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
