Thèse soutenue

Détection de changements entre vidéos aériennes avec trajectoires arbitraires

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Auteur / Autrice : Nicolas Bourdis
Direction : Hichem Sahbi
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal et images
Date : Soutenance le 24/05/2013
Etablissement(s) : Paris, ENST
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....)
Jury : Président / Présidente : Rachid Deriche
Examinateurs / Examinatrices : Denis Marraud, Florence Tupin
Rapporteurs / Rapporteuses : Jocelyn Chanussot, Cédric Richard

Résumé

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Les activités basées sur l'exploitation de données vidéo se sont développées de manière fulgurante ces dernières années : nous assisté à une démocratisation de certaines de ces activités (vidéo-surveillance) mais également à une diversification importante des applications opérationnelles (suivi de ressources naturelles, reconnaissance etc). Cependant, le volume de données vidéo généré est aujourd'hui astronomique et l'efficacité de ces activités est limitée par le coût et la durée nécessaire à l'interprétation humaine des données vidéo. L'analyse automatique de flux vidéos est donc devenue une problématique cruciale pour de nombreuses applications. L'approche semi-automatique développée dans le cadre de cette thèse se concentre plus spécifiquement sur l'analyse de vidéos aériennes, et permet d'assister l'analyste image dans sa tâche en suggérant des zones d'intérêt potentiel par détection de changements. Pour cela, nous effectuons une modélisation tridimensionnelle des apparences observées dans les vidéos de référence. Cette modélisation permet ensuite d'effectuer une détection en ligne des changements significatifs dans une nouvelle vidéo, en identifiant les déviations d'apparence par rapport aux modèles de référence. Des techniques spécifiques ont également été proposées pour effectuer l'estimation des paramètres d'acquisition ainsi que l'atténuation des effets de l'illumination. De plus, nous avons développé plusieurs techniques de consolidation permettant d'exploiter la connaissance a priori relative aux changements à détecter. L'intérêt et les bonnes performances de notre approche a été minutieusement démontré à l'aide de données réelles et synthétiques.