Le système visuel humain au secours de la vision par ordinateur

The human visual system as a complete solution for image processing

• Auteur / Autrice : Alexandre Benoît
• Direction : Alice Caplier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, parole, télécoms
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Grenoble INPG
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Images parole signal automatique (2007-....)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Perception des visages

Perception visuelle du mouvement

Reconnaissance optique des formes (informatique)

Vision par ordinateur

Traitement d'images -- Techniques numériques

Modélisation tridimensionnelle

Vision

Mots clés libres

Détection de l'hypovigilance

Segementation de mouvement calcul temps réel

Résumé

L'objectif de ce travail est de mettre en évidence l'intérêt d'utiliser des modélisations du système visuel humain pour développer des outils de traitement d'images. En effet, il est reconnu que le SVH peut s'affranchir d'un certain nombre de difficultés couramment rencontrées en vision par ordinateur : les problèmes d'éclairage, les contre-jours, le bruit, etc. Nous proposons un ensemble de modules de traitement d'image bas niveau qui permettent de réaliser des tâches spécifiques telles que l'extraction de contours, l'analyse spectrale et la détection de mouvement. Ces outils sont assemblés dans le but d'effectuer des tâches d'analyse de plus haut niveau. Nous présentons deux applications possibles : un système d'analyse du visage capable de détecter les clignements d'yeux, les bâillements, inséré dans un système de détection de l'hypovigilance chez le conducteur. Une seconde application traite de l'analyse du mouvement en général avec un système de suivi et de reconnaissance d'objets.

The aim of this work is to demonstrate that the human visual modelling yields to efficient tools dedicated to image processing. The benefits are directly related to the human visual system properties and give the ability to solve common major problems encountered in image analysis such as noise reduction, details enhancement, back light correction. We propose a set of low level image processing tools which realize specific processing such as contours extraction, spectrum analysis, event detection. These tools are combined in order to create high level image analysis and we propose in this manuscript two examples : a face analyser which extracts eye blinks, yawnings, head motion, this application being applied to hypovigilance detection for drivers. The second considered application concerns general motion analysis and we propose a moving object tracker able to eliminate noise segmentation problems. Finally, we propose a bio-inspired algorithm for object identification and classification.