Ré-identification de personnes : Application aux réseaux de caméras à champs disjoints - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2013

Ré-identification de personnes : Application aux réseaux de caméras à champs disjoints

Résumé

This thesis deals with intelligent videosurveillance, and focus on the supervision of camera networks with nonoverlapping fields of view, a classical constraint when it comes to limitate the building instrumentation. It is one of the use-case of the pedestrian re-identification problem. On that point, the thesis distinguishes itself from state of the art methods, which treat the problem from the descriptor perspective through image to image signatures comparison. Here we consider it from a bayesian filtering perspective : how to plug re-identification in a complete multi-target tracking process, in order to maintain targets identities, in spite of observation discontinuities. Thus we consider tracking and signature comparison, at the camera level, and use that module to take decisions at the network level. We describe first the classical re-identification approaches, based on the description. Then, we propose a mixed-state particle filter framework to estimate jointly the targets positions and their identities in the cameras. A second stage of processing integrates the network topology and optimise the re-identifications in the network. Considering the lack of public data in nonoverlapping camera network, we mainly demonstrate our approach on camera networks deployed at the lab. A publication of these data is in progress.
Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vidéosurveillance "intelligente", et s'intéresse à la supervision de réseaux de caméras à champs disjoints, contrainte classique lorsque l'on souhaite limiter l'instrumentation du bâtiment. Il s'agit là de l'un des cas d'application du problème de la ré-identification de personnes. À ce titre, la thèse propose une approche se démarquant de l'état de l'art qui traite classiquement le problème sous l'aspect description, via la mise en correspondance de signatures image à image. Nous l'abordons ici sous l'aspect filtrage : comment intégrer la ré-identification de personne dans un processus de suivi multi-pistes, de manière à maintenir des identités de pistes cohérentes, malgré des discontinuités dans l'observation. Nous considérons ainsi une approche suivi et mises en correspondance, au niveau caméra et utilisons ce module pour ensuite raisonner au niveau du réseau. Nous décrivons dans un premier temps les approches classiques de ré-identification, abordées sous l'aspect description. Nous proposons ensuite un formalisme de filtrage particulaire à états continus et discret pour estimer conjointement position et identité de la cible au cours du temps, dans chacune des caméras. Un second étage de traitement permet d'intégrer la topologie du réseau et les temps d'apparition pour optimiser la ré-identification au sein du réseau. Nous démontrons la faisabilité de l'approche en grande partie sur des données issues de réseaux de caméras déployés au sein du laboratoire, étant donné le manque de données publiques concernant ce domaine. Nous prévoyons de mettre en accès public ces banques de données.
Fichier principal
Vignette du fichier
meden_manuscript.pdf (13.33 Mo) Télécharger le fichier

Dates et versions

tel-00822779 , version 1 (15-05-2013)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00822779 , version 1

Citer

Boris Meden. Ré-identification de personnes : Application aux réseaux de caméras à champs disjoints. Robotique [cs.RO]. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2013. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00822779⟩
639 Consultations
945 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More