Ré-identification de personnes à partir des séquences vidéo

Person re-identification from video sequence

• Auteur / Autrice : Mohamed Ibn Khedher
• Direction : Bernadette Dorizzi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 01/07/2014
• Etablissement(s) : Evry, Institut national des télécommunications
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et Ingénierie (Evry ; 2008-2015)
• Partenaire(s) de recherche : Université : Université d'Évry-Val-d'Essonne (1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux - Département Electronique et Physique

Mots clés

Mots clés contrôlés

Vidéosurveillance

Identification des personnes

Mots clés libres

Ré-identification

Apparence

Mouvement

Représentation parcimonieuse

Descripteur image

Descripteur vidéo

Représentation locale

Représentation globale

Re-identification

Appearance

Motion

Sparse representation

Image descriptor

Video descriptor

Local description

Global description

Résumé

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vidéo surveillance et s'intéresse à la ré-identification de personnes dans un réseau de caméras à champs disjoints. La ré-identification consiste à déterminer si une personne quitte le champ d'une caméra et réapparait dans une autre. Elle est particulièrement difficile car l'apparence de la personne change de manière significative à cause de différents facteurs. Nous proposons d'exploiter la complémentarité de l'apparence de la personne et son style de mouvement pour la décrire d'une manière appropriée aux facteurs de complexité. C'est une nouvelle approche car la ré-identification a été traitée par des approches d'apparence. Les contributions majeures proposées concernent: la description de la personne et l'appariement des primitives. Nous étudions deux scénarios de ré-identification : simple et complexe. Dans le scénario simple, nous étudions la faisabilité de deux approches : approche biométrique basée sur la démarche et approche d'apparence fondée sur des points d'intérêt (PI) spatiaux et des primitives de couleur. Dans le scénario complexe, nous proposons de fusionner des primitives d'apparence et de mouvement. Nous décrivons le mouvement par des Pis spatio-temporels et l'apparence par des PIs spatiaux. Pour l'appariement, nous utilisons la représentation parcimonieuse comme méthode d'appariement local entre les PIs. Le schéma de fusion est fondé sur le calcul de la somme pondérée des votes des PIs et ensuite l'application de la règle de vote majoritaire. Nous proposons également une analyse d'erreurs permettant d'identifier les sources d'erreurs de notre système pour dégager les pistes d'amélioration les plus prometteuses

This thesis focuses on the problem of hu man re-identification through a network of cameras with non overlapping fields of view. Human re-identification is defined as the task of determining if a persan leaving the field of one camera reappears in another. It is particularly difficult because of persons' significant appearance change within different cameras vision fields due to various factors. In this work, we propose to exploit the complementarity of the person's appearance and style of movement that leads to a description that is more robust with respect to various complexity factors. This is a new approach for the re-identification problem that is usually treated by appearance methods only. The major contributions proposed in this work include: person's description and features matching. First we study the re-identification problem and classify it into two scenarios: simple and complex. In the simple scenario, we study the feasibility of two approaches: a biometric approach based on gait and an appearance approach based on spatial Interest Points (IPs) and color features. In the complex scenario, we propose to exploit a fusion strategy of two complementary features provided by appearance and motion descriptions. We describe motion using spatiotemporal IPs, and use the spatial IPs for describing the appearance. For feature matching, we use sparse representation as a local matching method between IPs. The fusion strategy is based on the weighted sum of matched IPs votes and then applying the rule of majority vote. Moreover, we have carried out an error analysis to identify the sources of errors in our proposed system to identify the most promising areas for improvement