GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
Ce travail présente une méthode originale de classification de trajectoires dans des séquences vidéo pour la reconnaissance d'événements dynamiques. Les Modèles de Markov Cachés (MMC) sont utilisés afin de représenter chaque trajectoire et d'évaluer leurs similarités. Nous avons pu valider notre méthode en la comparant à plusieurs autres méthodes telles que la comparaison d'histogrammes, une distance s'appuyant sur la plus longue sous-séquence commune ainsi qu'avec une méthode utilisant les Séparateurs à Vaste Marge (SVM). Des descripteurs appropriés, invariants à la translation, à la rotation ainsi qu'au facteur d'échelle sont calculés sur les trajectoires, puis exploités dans une représentation par MMC. Nous avons testé notre méthode sur deux ensembles de trajectoires, un premier synthétique composé de classes typiques de trajectoires (telles que les classes de parabole ou de clothoïde), et un second réel contenant des trajectoires obtenues par une méthode de suivi dans une vidéo de grand prix de Formule 1
