Systèmes d'acquisition multivues

National audienceMultiview acquisition, the focus of this chapter, relates to the capture of synchronized video data representing different viewpoints of a single scene. In contrast to video surveillance systems, which deploy multiple cameras to visually cover a large scale environment to be monitored with little redundancy, the materials, devices or systems used in multiview acquisition are designed to cover several perspectives of a single, often fairly restricted, physical space and use redundancy in images for specific aims. Depending on the final application, the number, layout and settings of cameras can fluctuate greatly. This chapter will introduce the main camera configurations in a purely video multiview capture context, using notable practical examples and their use. Each time, we will also propose links to databases providing access to media produced by devices within each category.L'acquisition multivues, objet de ce chapitre, concerne la capture de données vidéo synchronisées représentant différents points de vue d'une même scène. \textit{A contrario} des systèmes de vidéosurveillance qui déploient de multiples caméras pour couvrir visuellement avec peu de redondance un espace à surveiller de grande étendue, les matériels, dispositifs ou systèmes ici visés couvrent, depuis plusieurs points de vues, un même espace physique, souvent assez réduit, pour profiter de la redondance des images. Selon les applications visées, le nombre, la disposition et le réglage des caméras peuvent grandement fluctuer. Ce chapitre va présenter les principales configurations de capture multivues purement vidéo en se basant sur des exemples significatifs de réalisations et en indiquant les usages qui en sont faits. A chaque fois, seront proposées des bases de données accessibles permettant au lecteur d'accéder à des médias acquis par des dispositifs relevant de la catégorie étudiée

Le phénomène actuel de démenbrement du corps humain cultivé par les arts visuels et médiatiques au sein du processus contemporain de virtualisation numérique

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Repousser les limites de l'identification faciale en contexte de vidéo-surveillance

Les systèmes d'identification de personnes basés sur le visage deviennent de plus en plus répandus et trouvent des applications très variées, en particulier dans le domaine de la vidéosurveillance. Or, dans ce contexte, les performances des algorithmes de reconnaissance faciale dépendent largement des conditions d'acquisition des images, en particulier lorsque la pose varie mais également parce que les méthodes d'acquisition elles mêmes peuvent introduire des artéfacts. On parle principalement ici de maladresse de mise au point pouvant entraîner du flou sur l'image ou bien d'erreurs liées à la compression et faisant apparaître des effets de blocs. Le travail réalisé au cours de la thèse porte donc sur la reconnaissance de visages à partir d'images acquises à l'aide de caméras de vidéosurveillance, présentant des artéfacts de flou ou de bloc ou bien des visages avec des poses variables. Nous proposons dans un premier temps une nouvelle approche permettant d'améliorer de façon significative la reconnaissance des visages avec un niveau de flou élevé ou présentant de forts effets de bloc. La méthode, à l'aide de métriques spécifiques, permet d'évaluer la qualité de l'image d'entrée et d'adapter en conséquence la base d'apprentissage des algorithmes de reconnaissance. Dans un second temps, nous nous sommes focalisés sur l'estimation de la pose du visage. En effet, il est généralement très difficile de reconnaître un visage lorsque celui-ci n'est pas de face et la plupart des algorithmes d'identification de visages considérés comme peu sensibles à ce paramètre nécessitent de connaître la pose pour atteindre un taux de reconnaissance intéressant en un temps relativement court. Nous avons donc développé une méthode d'estimation de la pose en nous basant sur des méthodes de reconnaissance récentes afin d'obtenir une estimation rapide et suffisante de ce paramètre.The person identification systems based on face recognition are becoming increasingly widespread and are being used in very diverse applications, particularly in the field of video surveillance. In this context, the performance of the facial recognition algorithms largely depends on the image acquisition context, especially because the pose can vary, but also because the acquisition methods themselves can introduce artifacts. The main issues are focus imprecision, which can lead to blurred images, or the errors related to compression, which can introduce the block artifact. The work done during the thesis focuses on facial recognition in images taken by video surveillance cameras, in cases where the images contain blur or block artifacts or show various poses. First, we are proposing a new approach that allows to significantly improve facial recognition in images with high blur levels or with strong block artifacts. The method, which makes use of specific noreference metrics, starts with the evaluation of the quality level of the input image and then adapts the training database of the recognition algorithms accordingly. Second, we have focused on the facial pose estimation. Normally, it is very difficult to recognize a face in an image taken from another viewpoint than the frontal one and the majority of facial identification algorithms which are robust to pose variation need to know the pose in order to achieve a satisfying recognition rate in a relatively short time. We have therefore developed a fast and satisfying pose estimation method based on recent recognition techniques.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF