Beschreibung
Lanalyse automatique de la vidéosurveillance se base essentiellement sur quatre étapes fondamentales; la modélisation de la scène, la détection des objets en mouvement, la détection et lélimination de lombre, et la classification dobjets. Deux approches de modélisation de larrière-plan sont présentées ici. La première de nature locale en ne prenant en considération que les transitions des intensités des pixels. La deuxième, de type région, procède à un partitionnement des images de la séquence vidéo en quad-tree permettant une analyse temporelle et multi échelle et en utilisant lentropie comme mesure de mouvement. La détection et la suppression des ombres constituent une tache cruciale et récurrente dans les applications de vidéosurveillance. La méthode de détection présentée sappuie sur les informations de texture et de proximité en termes dappariement entre les régions issues dune segmentation par le K-Means. Alors que la suppression des ombres dynamiques est établie à laide dun modèle linéaire basé sur lanalyse des histogrammes. La classification des véhicules en mouvement est effectuée en utilisant comme attributs de forme les moments discrets de Charlier et de Hu.
Autorenporträt
Ce document est le fruit d'un travail de AQEL Siham sous la direction des professeurs SABRI My Abdelouahed et AARAB Abdellah. Les approches présentées dans ce document sont développées au sein des laboratoires LESSI et LIIAN de la faculté des sciences de Fès, Maroc.
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