Suivi automatique de nageurs à partir des séquences vidéo : application à l'analyse des performances

Automatic swimmer tracking using video sequences : application to performance analysis

• Auteur / Autrice : Djamel-Eddine Benarab
• Direction : Ayman Al Falou
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 02/12/2016
• Etablissement(s) : Brest
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé, information-communication et mathématiques, matière (Brest, Finistère)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Ingénierie de la vision (Brest, Finistère)
• Jury : Président / Présidente : Christian Brosseau
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ayman Al Falou, Christian Brosseau, Guohai Situ, Denis Hamad, Thibault Napoléon, Philippe Hellard, Antoine Verney
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Guohai Situ, Denis Hamad

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images -- Techniques numériques

Mots clés libres

Système de suivi

Suivi de nageurs

Calibrage

NL-JTC

Histogramme de couleur

Fusion dynamique

Multizone

Vitesse instantanée

Tracking system

Swimmer tracking

Calibration

NL-JTC

Color histogram

Dynamic fusion

Multi-relatedtargets

Instantaneous speed

Résumé

Dans le but d’améliorer les performances des nageurs professionnels, nous avons développé, en collaboration avec la Fédération Française de Natation, un système automatique de suivi à base des séquences vidéo. Pour ce faire, nous proposons un nouveau système de prise de vue 8K adapté au milieu aquatique et permettant un calibrage du bassin. Celui-ci établit le lien entre les coordonnées pixels et métriques permettant, entre autres, d’extraire le couloir concerné pour effectuer les différents traitements. Afin d’initialiser le suivi, il est nécessaire de localiser le nageur. Pour cela, nous proposons d’utiliser une approche a contrario pour détecter le mouvement, puis l’approche Scaled Composite JTC pour localiser précisément la tête du nageur. Ensuite, nous implémentons et adaptons les techniques de suivi de la littérature, notamment celles basées sur la corrélation NL-JTC, les histogrammes de couleur, les motifs binaires locaux (LBP) et les histogrammes de gradient orienté (HOG). Suite aux différentes limitations de ces techniques, nous proposons de nouvelles approches optimisées basées principalement sur la fusion de données. Tout d’abord, nous développons l’approche multipiste constituée de plusieurs pistes de suivi, où chacune représente l’une des techniques de suivi citées précédemment. Ensuite, un choix basé sur l’histogramme de couleur est effectué afin de choisir la meilleure décision parmi celles offertes par chaque piste. Cette approche a significativement amélioré les résultats mais ceux-ci restent insuffisants pour l’étude des performances. Dans ce sens, nous proposons une nouvelle approche par fusion dynamique qui consiste à fusionner le plan de corrélation NL-JTC et le plan de scores couleurs dans le but d’extraire une description plus riche de la cible (forme + couleur). Cette approche a montré de très bons résultats dans le cas où la cible à suivre est visible mais reste très sensible aux occultations de celle-ci. Afin de résoudre cette difficulté, nous améliorons l’approche proposée en suivant simultanément la tête et le maillot de bain du nageur. Cette approche multizone permet, grâce à un critère de décision complexe, de retrouver la zone occultée à l’aide de la zone visible. Enfin, une étude de performances a été menée et les résultats obtenus ont permis de valider ce système. En particulier, nous nous sommes intéressés aux mesures de vitesse cyclique, intra-cyclique et instantanée, afin d’étudier et améliorer les performances des nageurs.

Swimming Federation), an automatic tracking approach using video sequences. To do this, we propose a new 8K shooting system adapted to the aquatic environment and allowing a pool calibration. This establishes the link between pixel and metric coordinates, which allows among others, to extract the concerned lane to carry out the different treatments. In order to initialize the tracking, it is necessary to localize the swimmer. For this, we propose to use an a contrario approach to detect movement, then the Scaled Composites JTC approach to precisely localize the swimmer’s head. Afterwards, we implement and adapt several tracking techniques well-known in the literature, namely those based on the NL-JTC correlation, color histograms, Local Binary Patterns (LBP) and histograms of oriented gradient (HOG). Given the various limitations of these techniques, we propose new optimized approaches based primarily on data fusion. First, we develop a multitracking approach consists of several tracks, where each track represents one of the tracking techniques mentioned above.Then, a choice based on the color histogram is made to select the best decision among those offered by each track. This approach has significantly improved the results, but it remains insufficient for the performance analysis. Therefore, we propose a new dynamic fusion approach that combines NL-JTC correlation plane and color scores plane in order to generate a richer description of the target (form + color). This approach has shown very good results in the case where the target is visible but it is still sensitive to occlusions. To solve this problem, we improve this proposed approach by tracking simultaneously the head and the swimsuit of the athlete. This multi related targets approach enables, through a complex decision criterion, to find the occluded zone based on the visible one. Finally, a performance study is conducted and the results have validated the system. In particular, we were interested in cyclical, intra-cyclical and instantaneous speed measurements, to study and improve the swimmers’performance.