Ahadjitse, Yaovi (2013). Reconnaissance d'objets en mouvement dans la vidéo par description géométrique et apprentissage supervisé. Mémoire. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, Département d'informatique et d'ingénierie, 100 p.
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Résumé
La reconnaissance des objets en mouvement dans les vidéos est un problème important en vision artificielle et en traitement d’images. Cette tâche est très utile vue l’accroissement du nombre de vidéos générées par les médias numériques (ex., internet, la télévision, les vidéos personnelles, la surveillance vidéo).
La reconnaissance automatique des objets en vidéos peut ainsi renforcer la sécurité, faciliter la gestion des vidéos ainsi que permettre de nouvelles application en interaction personne/machine. Les méthodes existantes dans la littérature utilisent certaines approches par description géométrique et proposent des solutions pour accomplir cette tâche. Cependant, ces solutions demeurent loi de rivaliser la capacité du système de la vision humaine.
Dans le cadre de ce travail, nous proposons une nouvelle approche de reconnaissance des objets en mouvement dans les vidéos. Cette approche se base sur la création de descripteurs tenant compte de la géométrie globale et locale des objets et permettant de représenter de façon unique la forme des objets. Notre approche se base également sur l’utilisation de méthodes d’apprentissage statistique supervisé et d’ontologie de formes, permettant de reconnaître automatiquement les catégories d’objets ainsi que leurs poses.
Des expérimentations sur plusieurs types d’objets ont permis de valider la performance de notre approche.
Type de document: | Thèse (Mémoire) |
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Directeur de mémoire/thèse: | Allili, Mohand Saïd |
Informations complémentaires: | Localisation : Bibliothèque L.-Brault TA 1634 A33 2013. Comprend des réf. bibliogr. : p. [93]-100 |
Mots-clés libres: | Vision par ordinateur; Traitement d'images; Vision artificielle; Reconnaissance des formes |
Départements et école, unités de recherche et services: | Informatique et ingénierie |
Date de dépôt: | 29 avr. 2014 19:21 |
Dernière modification: | 04 nov. 2016 15:57 |
URI: | https://di.uqo.ca/id/eprint/685 |
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