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    Détection des chutes par calcul homographique

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    La vidéosurveillance a pour objectif principal de protéger les personnes et les biens en détectant tout comportement anormal. Ceci ne serait possible sans la détection de mouvement dans l’image. Ce processus complexe se base le plus souvent sur une opération de soustraction de l’arrière-plan statique d’une scène sur l’image. Mais il se trouve qu’en vidéosurveillance, des caméras sont souvent en mouvement, engendrant ainsi, un changement significatif de l’arrière-plan; la soustraction de l’arrière-plan devient alors problématique. Nous proposons dans ce travail, une méthode de détection de mouvement et particulièrement de chutes qui s’affranchit de la soustraction de l’arrière-plan et exploite la rotation de la caméra dans la détection du mouvement en utilisant le calcul homographique. Nos résultats sur des données synthétiques et réelles démontrent la faisabilité de cette approche.The main objective of video surveillance is to protect persons and property by detecting any abnormal behavior. This is not possible without detecting motion in the image. This process is often based on the concept of subtraction of the scene background. However in video tracking, the cameras are themselves often in motion, causing a significant change of the background. So, background subtraction techniques become problematic. We propose in this work a motion detection approach, with the example application of fall detection. This approach is free of background subtraction for a rotating surveillance camera. The method uses the camera rotation to detect motion by using homographic calculation. Our results on synthetic and real video sequences demonstrate the feasibility of this approach

    Motion Segmentation by Learning Homography Matrices from Motor Signals

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