Descripteurs pour la reconnaissance de piétons

National audienceLa reconnaissance de piétons dans les images est une tâche à part entière qui requiert l'utilisation d'outils particuliers. Parmi les descripteurs récents utilisés pour la détection de piétons, on trouve les ondelettes de Haar, les histogrammes d'orientation de gradients et les descripteurs binaires. Ce papier présente une comparaison des performances de ces trois différents descripteurs à partir d'une base d'images commune et d'un même classifieur. Nous présenterons également comment associer ces descripteurs de façon simple pour améliorer les taux de reconnaissance de piétons

Realtime Kernel based Tracking

We present a solution for realtime tracking of a planar pattern. Tracking is seen as the estimation of a parametric function between observations and motion and we propose an extension of the learning based approach presented simultaneously by Cootes and al. and by Jurie and Dhome. We show that the hyperplane classic algorithm is a specific case of a more generic linearly-weighted sum of fixed non-linear basis functions model. The weights associated to the basis functions (kernel functions) of the model are estimated from a training set of perturbations and associated observations generared in a synthetic way. The resulting tracker is then composed by several iterations on trackers learned with coarse to fine magnitude of perturbations. We compare the performance of the method with the linear algorithm in terms of accuracy and convergence frequency. Moreover, we illustrate the behaviour of the method for several real toy video sequences including different patterns, motions and illumination conditions, and for several real video sequences sampling from rear car tracking databases

DCSLAM : un SLAM temps réel à contraintes dynamiques

International audienceLa localisation d'une caméra vidéo en temps réel dans un environnement inconnu ou partiellement connu est un problème abordé par les algorithmes de type CSLAM (Constrained Simultaneous Localization And Mapping). Ceux-ci utilisent des contraintes pour déterminer la pose de la caméra et la structure 3D de l'environnement. Toutefois, les difficultés d'implémentations restreignent ces approches à l'utilisation d'une ou deux contraintes. Afin de dépasser ces difficultés, nous proposons un nouvel algorithme temps réel de type CSLAM conçu pour adapter dynamiquement chaque optimisation au nombre variable de familles de paramètres ainsi qu'à la nature et le nombre de contraintes. Nous utilisons pour cela une méthode permettant de générer automatiquement, à partir d'une liste exhaustive de contraintes, un algorithme d'optimisation spécialisé au problème. C'est, à notre connaissance, la seule implémentation qui allie à la fois flexibilité et performance. Les expérimentations proposées montrent la pertinence de notre approche en terme de précision et de temps d'exécution par rapport à l'état de l'art sur plusieurs benchmarks publics de complexité différente. Une application de réalité augmentée en mixant des objets et des contraintes hétérogènes est également proposée.</p

Adaboost Discret Hétérogène à Contrainte Temps Réel : Application à la Détection de Piétons par Stéréovision

Session "Posters"National audienceCet article présente une méthode de détection de piétons basée sur la combinaison de classifieurs d'apparence et de profondeur. Des travaux récents ont montré l'intérêt de cette approche. Nous proposons deux contributions : 1) une étude comparative de différents classifieurs de profondeur, dans laquelle nous montrons que les meilleures performances sont atteintes par un classifieur simple, basé sur la moyenne des distances dans une sous-fenêtre de la région testée et 2) une adaptation de l'algorithme d'apprentissage Adaboost prenant en compte des classifieurs hétérogènes en terme de coût algorithmique. L'objectif de cette approche est de construire un classifieur à la fois performant en terme de taux de détection et de temps d'exécution. Nous montrons la pertinence de l'algorithme ainsi développé sur des séquences d'images réelle

Auto-étalonnage de caméras fisheyes en environnement structuré

Session "Articles"National audienceCet article présente une méthode simple et totalement automatique de correction de la distorsion radiale des caméras à courte focale non étalonnées. Le principe consiste à estimer les paramètres intrinsèques d'un modèle de projection à partir de l'analyse d'une scène présentant des éléments tridimensionnels de type droite. Comme introduit par Devernay et Rosten, la projection des contours de ces éléments dans l'image non distordue doit rester un contour 2D droit. Ce travail propose une formalisation probabiliste originale continue de la présence d'alignement de primitives de contour ("edgels") au sein de l'image. Deux critères d'optimisation originaux ont été développés afin de maximiser cette probabilité, le premier basé sur un maximum de vraisemblance et le second sur l'entropie. Enfin, une méthode d'estimation de la probabilité qu'un pixel appartienne à un contour a été mise en place en se basant sur la propagation de l'erreur, supposée Gaussienne, du capteur de la caméra. Des expériences réalisées, à la fois sur des déformations de synthèse et des caméras réelles à courte focale, comparent les performances de la méthode proposée en terme de précision de correction et de robustesse en présence de bruit par rapport aux techniques habituellement utilisées

Real Time Parallel Implementation of a Particle Filter Based Visual Tracking

8ppWe describe the implementation of a 3D visual tracking al- gorithm on a cluster architecture.Parallelisation of the algorithm makes it possible to obtain real-time execution (more than 20 FPS) even with large state vectors, which has been proven difficult on sequential architecture. Thanks to a user-friendly software development environment, this large gain in performance is not obtained at the price of programmability

M2SIR: A Multimodal Sequential Importance Resampling Algorithm for Particle Filters

International audienceno abstrac

Vers une détection de piétons temps réel par apprentissage de forme dans l'image de profondeur

National audienceThis paper presents a method for detecting pedestrians in a depth image, established from a pair of calibrated cameras (stereoscopic head). We propose to learn the characteristics of a pedestrian thanks to a boosting type algorithm, using weak classifiers created from simple statistical characteristics of distance within a sub-window of the area of analysis. These assumptions will then be confirmed by a second, classic detector based on analysis of the visual appearance of pedestrians. Our resulting method allows for the detection of pedestrians at a rate close to real time, using the concept of integral image, applied to the calculation of 3D descriptors. The proposed method is compared with a traditional method for detecting vertical obstacles on a real annotated video sequence. Our method reduces the number of false positives by approximately 60% compared to an obstacle-detection method, while reducing the computation time.Cet article présente une méthode pour la détection des piétons dans une image de profondeur, acquise à partir d'une paire de caméras calibrées (tête stéréoscopique). Nous proposons d'apprendre les caractéristiques d'un piéton à l'aide d'un algorithme de type boosting, à partir de classifieurs faibles issus de caractéristiques statistiques simples des distances à l'intérieur d'une sous-fenêtre de la zone d'analyse. Ces hypothèses seront ensuite confirmées par un second détecteur, classique, basé sur l'analyse de l'apparence visuel des piétons. La méthode ainsi obtenue permet une détection des piétons, à une cadence proche du temps réel, grâce à l'utilisation de la notion d'image intégrale, appliquée au calcul des descripteurs 3D. La méthode proposée est comparée à une méthode de détection d'obstacles verticaux classique sur une séquence vidéo réelle annotée. Elle permet de réduire le nombre de faux positifs d'approximativement 60% par rapport à une méthode de détection d'obstacles, tout en diminuant le temps de calcul

Suivi et Catégorisation Visuels en Temps Réel d'un Nombre Variable d'Objets : application au suivi de véhicules

National audienceCe papier expose un système automatique de suivi et catégorisation en temps réel d'un nombre variable d'objets génériques. La configuration multi-objet est estimée par un Filtre Particulaire par Chaîne de Markov (Markov Chain Monte-Carlo Particle Filter ou MCMC PF). Ce système a précédemment été validé sur du suivi de piétons, et nous présentons ici des applications au suivi de plusieurs classes de véhicules. Comme principale contribution, nous proposons de mener conjointement la catégorisation et le suivi au sein du Filtre Particulaire. Nous présentons également une mesure de distance anisotrope entre véhicules, basée sur leurs modèles géométriques 3D. Les résultats sont présentés et discutés sur des séquences de suivi de véhicules dans le trafic, impliquant différents types d'objets tels que motos, voitures, camionnettes et poids lourds