Ré-identification de personnes à partir des séquences vidéo

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vidéo surveillance et s'intéresse à la ré-identification de personnes dans un réseau de caméras à champs disjoints. La ré-identification consiste à déterminer si une personne quitte le champ d'une caméra et réapparait dans une autre. Elle est particulièrement difficile car l'apparence de la personne change de manière significative à cause de différents facteurs. Nous proposons d'exploiter la complémentarité de l'apparence de la personne et son style de mouvement pour la décrire d'une manière appropriée aux facteurs de complexité. C'est une nouvelle approche car la ré-identification a été traitée par des approches d'apparence. Les contributions majeures proposées concernent: la description de la personne et l'appariement des primitives. Nous étudions deux scénarios de ré-identification : simple et complexe. Dans le scénario simple, nous étudions la faisabilité de deux approches : approche biométrique basée sur la démarche et approche d'apparence fondée sur des points d'intérêt (PI) spatiaux et des primitives de couleur. Dans le scénario complexe, nous proposons de fusionner des primitives d'apparence et de mouvement. Nous décrivons le mouvement par des Pis spatio-temporels et l'apparence par des PIs spatiaux. Pour l'appariement, nous utilisons la représentation parcimonieuse comme méthode d'appariement local entre les PIs. Le schéma de fusion est fondé sur le calcul de la somme pondérée des votes des PIs et ensuite l'application de la règle de vote majoritaire. Nous proposons également une analyse d'erreurs permettant d'identifier les sources d'erreurs de notre système pour dégager les pistes d'amélioration les plus prometteuses