Création automatique d'un détecteur adapté à la scène

Session "Posters"National audienceCet article se place dans le cadre de la détection temps-réel de piétons à l'aide d'une caméra fixe non calibrée. Plus précisément, il s'agit d'adapter un classifieur au contexte d'une scène. L'approche développée ici repose sur une méthode offline semi-supervisée basée sur l'utilisation d'un oracle. Le rôle de ce dernier est de labelliser automatiquement une vidéo pour obtenir une base d'apprentissage spécialisée. Il est constitué de plusieurs détecteurs, chacun appris sur un signal différent (apparence, segmentation fond/forme, flot optique), dont les réponses sont ensuite fusionnées. Un détecteur final, contextualisé, est ensuite appris sur cette base. Cette méthode est totalement automatique et ne nécessite aucune connaissance a priori de la scène et peut donc être utilisée lors de la phase de déploiement d'un réseau de caméra

ONLINE MULTI-PERSON TRACKING BASED ON GLOBAL SPARSE COLLABORATIVE REPRESENTATIONS

Multi-person tracking is still a challenging problem due to recurrent occlusion, pose variation and similar appearances between people. Inspired by the success of sparse representations in single object tracking and face recognition, we propose in this paper an online tracking by detection framework based on collaborative sparse representations. We argue that collaborative representations can better differentiate people compared to target-specific models and therefore help to produce a more robust tracking system. We also show that despite the size of the dictionaries involved, these representations can be efficiently computed with large-scale optimization techniques to get a near real-time algorithm. Experiments show that the proposed approach compares well to other recent online tracking systems on various datasets

Improving Multi-Frame Data Association with Sparse Representations for Robust Near-Online Multi-Object Tracking

Multiple Object Tracking still remains a difficult problem due to appearance variations and occlusions of the targets or detection failures. Using sophisticated appearance models or performing data association over multiple frames are two common approaches that lead to gain in performances. Inspired by the success of sparse representations in Single Object Tracking, we propose to formulate the multi-frame data association step as an energy minimization problem, designing an energy that efficiently exploits sparse representations of all detections. Furthermore, we propose to use a structured sparsity-inducing norm to compute representations more suited to the tracking context. We perform extensive experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed formulation , and evaluate our approach on two public authoritative benchmarks in order to compare it with several state-of-the-art methods

Collaboration and spatialization for an efficient multi-person tracking via sparse representations

Multi-person tracking is a very difficult problem in Computer Vision as a tracking algorithm is facing several issues, such as appearance changes, targets' occlusions and similar appearances between people. In an online tracking-by-detection algorithm, robust and discriminative specific appearance models help handling these difficulties. As done in single object tracking, we use sparse representations to extract local features of the targets and study how these representations can be specifically employed for multi-person tracking. Experiments on several datasets show that considering spatial information is crucial in order to improve the tracking performances with local descriptions compared to holistic features. Using large collaborative representations also improve the tracking results by naturally discarding irrelevant local patches

Suivi multi-personnes à base de représentations parcimonieuses collaboratives globales

International audienceLe suivi d'objets reste un sujet complexe et crucial en vision par ordinateur même si plusieurs progrès ont été réalisés au cours des dernières années. Utiliser des représentations parcimonieuses a en particulier été proposé pour définir des modèles d'apparence et appliqué avec succès au suivi mono-objet. Nous considérons dans cet article un algorithme de suivi multi-personnes en ligne utilisant des représentations parcimonieuses afin d'associer les détections aux trajectoires existantes. Nous montrons que les représentations collaboratives sont efficaces dans ce cadre tout en pouvant être rapidement estimées au sein d'un algorithme proche temps réel. Des expérimentations approfondies indiquent que notre approche est compétitive par rapport à d'autres méthodes récentes de suivi et robuste vis-à-vis du détecteur de personnes employé