Object and Event Extraction for Video Processing and Representation in On-Line Video Applications

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1 INRS-Télécommunications Institut national de la recherche scientifique Object and Event Extraction for Video Processing and Representation in On-Line Video Applications par Aishy Amer Thèse présentée pour l obtention du grade de Philosophiae doctor (Ph.D.) en Télécommunications Jury d évaluation Examinateur externe Dr. D. Nair National Instruments, Texas Examinateur externe Prof. H. Schröder Universität Dortmund, Allemagne Examinateur interne Prof. D. O Shaughnessy INRS-Télécommunications Codirecteur de recherche Prof. A. Mitiche INRS-Télécommunications Directeur de recherche Prof. E. Dubois Université d Ottawa c Aishy Amer, Montréal, 20 décembre 2001

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5 Acknowledgments É ö «««û I have enjoyed and benefited from the pleasant and stimulating research environment at the INRS-Télécommunications. Merci à tous les membres du centre pour tous les bons moments. I am truly grateful to my advisor Prof. Eric Dubois for his wise suggestions and continuously encouraging support during the past four years. I would like also to express my sincere gratitude to Prof. Amar Mitiche for his wonderful supervision and for the active contributions to improve the text of this thesis. I also thank Prof. Konrad for his help during initial work of this thesis. I am also indebted to my colleagues, in particular Carlos, François, and Souad, for the interesting discussions and for the active help to enhance this document. My special thanks go to each member of the dissertation jury for having accepted to evaluate such a long thesis. I have sincerely appreciated your comments and questions. Some of the research presented in this text was initiated during my stay at Universität Dortmund, Germany. I would like to thank Prof. Schröder for advising my initial work. I am also grateful to my German friends, former students, and colleagues, in particular to Dr. H. Blume, who have greatly helped me in Dortmund. Danke schön. My deep gratitude to my sisters, my brothers, my nieces, and my nephews who have supplied me with love and energy throughout my graduate education time. My special thanks go also to Sara, Alia, Marwan, Hakim, and to all my friends for being supportive despite the distances. I would like to express my warm appreciations to Hassan for caring and being patient during the past four years. His understanding provided the strongest motivation to finish this writing. ««È «ö ÃÅ «««««««û  Šº º  ««««««««Å ÃÅÉ ««Å Å «Ã«««û ««Å  «É ««Â «««Ãº øè ««Â ««É «««ú㺫«««ã ««««««º ÂÅ ««««É««««Å ã «Å É Åº ö â «««É ««ÃºÉ «Å «««º ««Å ««Åà ÅÉ «Å ««È  «Â Å «Ñ ³ «À ÃÅ ««Ñº «³ «º Å ««««É «À «Ã «º «Â «É «««««2001 ««Ã «û

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7 Abstract vii As the use of video becomes increasingly popular, and wide spread through, for instance, broadcast services, Internet, and security-related applications, providing means for fast, automated, and effective techniques to represent video based on its content, such as objects and meanings, are important topics of research. In a surveillance application, for instance, object extraction is necessary to detect and classify object behavior, and with video databases, effective retrieval must be based on highlevel features and semantics. Automated content representation would significantly facilitate the use and reduce the costs of video retrieval and surveillance by humans. Most video representation systems are based on low-level quantitative features or focus on narrow domains. There are few representation schemes based on semantics; most of these are context-dependent and focus on the constraints of a narrow application and they lack, therefore, generality and flexibility. Most systems assume simple environments, for example, without object occlusion or noise. The goal of this thesis is to provide a stable content-based video representation rich in terms of generic semantic features and moving objects. Objects are represented using quantitative and qualitative low-level features. Generic semantic features are represented using events and other high-level motion features. To achieve higher applicability, content is extracted independently of the type and the context of the input video. The proposed system is aimed at three goals: flexible content representation, reliable stable processing that foregoes the need for precision, and low computational cost. The proposed system targets video of real environments such as those with object occlusions and artifacts. To achieve these goals, three processing levels are proposed: video enhancement to estimate and reduce noise, video analysis to extract meaningful objects and their spatio-temporal features, and video interpretation to extract context-independent semantics such as events. The system is modular, and layered from low-level to middle-level to high-level where levels exchange information. The reliability of the proposed system is demonstrated by extensive experimentation on various indoor and outdoor video shots. Reliability is due to noise adaptation and due to correction or compensation of estimation errors at one step by processing at subsequent steps where higher-level information is available. The proposed system provides a response in real-time for applications with a rate of up to 10 frames per second on a shared computing machine. This response is achieved by dividing each processing level into simple but effective tasks and avoiding complex operations.

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9 ix Extraction d objets et d événements pour le traitement et la représentation de séquences vidéo dans des applications en ligne par Aishy Amer Résumé Table des matières I. Contexte et objectif Page ix II. Aperçu sur les travaux réalisés Page xi III. Approche proposée et méthodologie Page xii IV. Résultats Page xviii V. Conclusion Page xix VI. Généralisation possible Page xxii I. Contexte et objectif L information visuelle s est intégré à tous les secteurs de communication moderne, même aux services de largeur de bande basse comme la communication mobile. Ainsi, des techniques efficaces pour l analyse, la description, la manipulation et la récupération d information visuelle sont des sujets importants et pratiques de recherche. La séquence vidéo est soumise à diverses interprétations par différents observateurs et la représentation vidéo basée sur le contenu peut varier selon les observateurs et les applications. Plusieurs systèmes existants abordent les problèmes en essayant de développer une solution générale pour toutes les applications vidéo. D autres se concentrent sur la résolution de situations complexes, mais supposent un environnement simple, par exemple la résolution d un problème dans un environnement sans

10 x Résumé occlusion et sans bruit ou artefact. La recherche dans le domaine de traitement vidéo considère les données vidéo comme étant des pixels, des blocs ou des structures globales pour représenter le contenu vidéo. Cependant, ceci n est pas suffisant pour des applications vidéo avancées. Dans une application de surveillance, par exemple, la représentation vidéo concernant l objet nécessite la détection automatique d activités. Pour des bases de données vidéo, la récupération doit être basée sur la sémantique. Par conséquent, une représentation vidéo basée contenu est devenue un domaine de recherche fort actif. Des exemples de cette activité sont les standards multimédia comme MPEG-4 et MPEG-7 et divers projets de surveillance et recherche dans des bases de données visuelles[129, 130]. Étant donné la quantité croissante de stockage de données vidéo, le développement de techniques automatiques et efficaces pour la représentation vidéo basée sur le contenu, est un problème d importance croissante. Une telle représentation vidéo vise une réduction significative de la quantité de données vidéo en transformant une séquence vidéo de quelques centaines ou milliers d images en un petit jeu d information. Cette réduction de données a deux avantages : premièrement une grande base de données vidéo peut être efficacement consultée en se basant sur son contenu et, deuxièmement, l utilisation de mémoire est réduite significativement. Le développement de la représentation à base de contenu exige la résolution de deux problèmes clés : Définir les contenus vidéo intéressants et les attributs appropriés pour représenter ce contenu. L étude des propriétés du système visuel humain (SVH) aide àrépondre à certaines de ces questions. En regardant une séquence vidéo, le SVH est plus sensible aux zones qui se déplacent et plus généralement aux objets mobiles et à leurs caractéristiques. L intérêt dans cette thèse porte tout d abord sur les caractéristiques de haut niveau des objets (c est à dire : la sémantique) puis à ceux de bas niveau (par exemple : la texture). La question principale est alors : quel est le niveau de sémantique de l objet et quelles sont les caractéristiques les plus importantes pour des applications vidéo baseées contenu? Par exemple, quelles sont les descriptions intentionnelles de haut niveau? Une observation importante consiste àcequele sujet de la majorité de la séquence vidéo soit un objet en mouvement [105, 72, 56] qui exécute des activités et agit pour créer des événements. De plus, le SVH est capable de rechercher des activités et des événements intéressants en parcourant rapidement une séquence vidéo. Quelques systèmes de représentation vidéo mettent en oeuvre un tel flipping en sautant quelques images sur la base de dispositifs de bas niveau (par exemple, utilisant l extraction d image clefs sur la base de la couleur) ou en extrayant des indices globaux. Cela peut cependant omettre des données intéressantes parce que le flipping doit être basé sur des activités d objet ou des événements combinés avec des caractéristiques à bas niveau comme la forme.

11 Ceci permettra une recherche et une surveillance vidéo flexible. Pour représenter efficacement le signal vidéo basé sur le contenu comme des objets et des événements, trois systèmes de traitement vidéo sont nécessaires: L amélioration vidéo pour réduire le bruit et l artefact, l analyse vidéo pour extraire les caractéristiques vidéo de bas niveau et l interprétation vidéo pour décrire le contenu sémantique. xi II. Aperçu sur les travaux réalisés Récemment, des systèmes vidéo incorporant des représentations vidéo à base de contenu ont été développés. La plupart de la recherche les concernant se concentre sur des techniques d analyse vidéo sans les intégrer à un système vidéo fonctionnel. Cela aboutit à des techniques intéressantes, mais souvent sans rapport à l aspect pratique. En outre, ces systèmes représentent le signal vidéo par des caractéristiques globales de base comme le mouvement global ou les images clefs. Peu de systèmes de représentation vidéo ont traité ce sujet en utilisant des objets. En effet, la plupart d entre eux utilisent seulement des caractéristiques de base comme le mouvement ou la forme. Les représentations vidéo à base d objets les plus développées se concentrent dans des domaines étroits (par exemple, des scènes de football ou le control du trafic routier). Les systèmes qui incorporent des représentations vidéo à base d objet utilisent une description quantitative des données vidéo et des objets. Les utilisateurs dans des applications vidéo avancées comme la recherche vidéo ne connaissent pas exactement à quoi ressemble le signal vidéo. Ils n ont pas d information quantitative exacte: le mouvement, la forme, ou la texture. Donc, des représentations vidéo qualitatives faciles à utiliser pour la recherche vidéo ou la surveillance sont essentielles. Dans la recherche vidéo, par exemple, les outils de récupération vidéo les plus existant demandent à l utilisateur un croquis ou une vue de vidéo, par exemple, l utilisateur fait la recherche après examen de la base de données. Cependant, examiner de grandes bases de données, peut prendre beaucoup de temps, particulièrement pour des scènes complexes (c est à dire, la scène réelle du monde). Des utilisateurs doivent pouvoir décrire un signal vidéo par des descripteurs qualitatifs sont essentiels pour le succès de telles applications. Il y a peu d ordre dans les activités et les événements de vues vidéo. Plusieurs travaux sur la détection et la classification d événements se concentrent sur la façon d exprimer les événements en utilisant des techniques d intelligence artificielle comme, par exemple, le raisonnement et l inférence. Autres systèmes de représentation vidéo à base d événements sont developpés pour des domaines spécifiques. Malgré la grande amélioration de la qualité des systèmes d acquisition vidéo modernes, le bruit reste toujours un problème qui complique les algorithmes de traitement du signal vidéo. De plus, des artefacts de codage divers se retrouvent dans un signal

12 xii Résumé vidéo transmis de manière numérique. Donc, la réduction du bruit et des artefacts est toujours une tâche importante dans les applications vidéo. Les artefacts tant sonores que numériques affectent la qualité de représentation vidéo et devraient être pris en compte. Tandis que la réduction du bruit a été sujet de plusieurs publications (peu de méthodes traitent des contraintes en temps réel) l impact du codage d artefact sur l exécution du traitement de vidéo n est pas suffisamment étudié. À cause de progrés réalisé en micro-électronique, il est possible d inclure des techniques sophistiquées de traitement vidéo, dans les services et les appareils. Cependant, l aspect temps réel de ces nouvelles techniques est crucial pour une application générale de ces techniques. Plusieurs applications vidéo nécessitant une représentation du contenu vidéo à haut niveau se retrouvent dans un environnement en temps réel, exigeant donc une performance en temps réel. Peu d approches de représentation à base de contenu prennent cette contrainte en considération. III. Approche proposée et méthodologie L objectif de cette thèse est de développer un système pour la représentation vidéo à base de contenu par un système d extraction automatisé d objets intégré à un système de détection d événements sans l interaction de l utilisateur. Le but est de fournir une représentation à base de contenu riche en termes d événements génériques et de traiter une large gamme d applications vidéo pratiques. Les objets sont représentés par des caractéristiques à bas niveau quantitatives et qualitatives. Les événements quant à eux, sont représentés par des caractéristiques haut niveau des objets telles que les activités et les actions. Cette étude évoque trois questions importantes : 1. Les représentations d objets flexibles qui sont facilement détectables pour la récapitulation, l indexation et la manipulation vidéo, 2. L interprétation du signal vidéo fiable et stable qui précède le besoin de la précision et 3. Economie en temps de calcul. Ceci nécessite la contribution d algorithmes qui répondent à ces trois questions pour la réalisation des applications vidéo basées sur le contenu et destinées au consommateur, comme la surveillance et la recherche dans des bases de données vidéo. Ces algorithmes doivent se concentrer sur les questions pratiques d analyse vidéo orientée vers les besoins de systèmes vidéo basés sur l objet et l événement. Vue vidéo Amélioration vidéo Analyse vidéo orienté object Interprétation vidéo orienté événement Descripteurs d objets & d événements Figure 1: Synoptique du système proposé. Le système proposé est conçu pour des situations réelles avec des occlusions

13 d objets, des changements d illumination, du bruit et des artefacts. Pour produire une représentation vidéo de haut niveau, la structure proposée implique trois étapes (voir figure 1) : amélioration, analyse et interprétation. Le signal vidéo original est présentéà l entrée du module amélioration vidéo et la sortie en est une version améliorée. Ce signal vidéo amélioré est alors traité par le module d analyse vidéo qui produit une description bas niveau de ce vidéo. Le module interprétation vidéo reçoit ces descriptions à bas niveau et produit une description de haut niveau du signal vidéo original. Les résultats d une étape sont intégrés pour soutenir les étapes suivantes qui corrigent ou soutiennent à leur tour les pas précédents. Par exemple, un objet suivi à une étape est soutenu par la segmentation bas niveau. Les résultats du suivi sont à leur tour intégrés dans la segmentation pour la confirmer. Cette approche, par analogie au système visuel humain (SVH), trouve des objets où ladétection partielle et l identification présentent un nouveau contexte qui approuve à son tour la nouvelle identification [103, 3]. Le système peut être vu comme une structure de méthodes et d algorithmes pour construire des systèmes d interprétation de scènes dynamiques automatiques. La robustesse des méthodes proposées sera démontrée par une expérimentation vaste sur des séquences vidéo bien connues. La robustesse est le résultat de l adaptation au bruit vidéo et aux artefacts est due au traitement qui considère les erreurs (obtenues) à une étape pour la correction ou la compensation àl étape suivante. La structure proposée dans cette thèse est conçue pour des applications où une interprétation du vidéo d entrée est nécessaire ( quel est le sujet de la séquence ). Ceci peut être illustré par deux exemples : surveillance et recherche vidéo. Dans un système de surveillance vidéo, une alarme peut être activée dans le cas où le système proposé détecte un comportement d objets particulier. Dans un système de récupération vidéo, les utilisateurs peuvent rechercher un vidéo en fournissant une description qualitative, utilisant une information comme les attributs d objet (par exemple, la forme), les rapports spatiaux (par exemple : l objet i est près de l objet j), l emplacement (par exemple : l objet i est au fond de l image) et les caractéristiques sémantiques ou de haut niveau (par exemple, action d objet : l objet i se deplace à gauche et est ensuite occlus; événement : le déplacement ou le dépôt d objets). Le système de récupération peut alors trouver les trames dont le contenu correspond le mieux à la description qualitative. Une propriété désirable pour les stratégies de représentation vidéo est de fournir une réponse à des questions simples basées sur l observation, comme par exemple, comment sélectionner des objets (qui est dans la scène), décrire leur action (qu est-ce qu il/elle fait) et déterminer leur emplacement ( où l action a eu lieu) [72, 56]. En l absence d une application spécifique, un modèle générique doit être adaptable (par exemple, avec de nouvelles définitions d actions et dévénements). xiii

14 xiv Résumé Sans considération au temps réel, une approche de représentation vidéo à base de contenu pourrait perdre son applicabilité. En outre, la robustesse au bruit et artefacts du codage est importante pour une utilisation de la solution. Le système proposé est conçu pour réaliser un équilibre entre efficacité, qualité de la solution et temps de calcul. Le système représenté dans la figure 2 se décrit ainsi: Le chapitre de l amélioration vidéo classifie d abord le bruit et les artefacts dans le vidéo puis utilise une nouvelle méthode pour l estimation du bruit et une autre pour la réduction spatiale du bruit (le Chapitre 2). La technique d estimation du bruit proposée produit des évaluations fiables dans des images ayant des régions lisses et/ou structurées. Cette technique est une méthode à base de blocs qui prend en compte la structure de l image en considération et qui utilise une mesure autre que la variance pour déterminer si un bloc est homogène ou non. Elle n utilise aucun seuil et automatise la procédure avec laquelle les méthodes à base de blocs procèdent pour la moyennisation des variances de blocs. Cette nouvelle technique de réduction spatiale du bruit utilise un filtre pass-bas ayant une complexité réduite pour éliminer le bruit spatial non corrélé. L idée de base est d utiliser un ensemble de filtres pass-haut pour détecter la direction de filtrage la plus appropriée. Le filtre proposé réduit le bruit dans l image en préservant la structure, et est adapté à la quantité du bruit estimée. L analyse vidéo est basée principalement sur l extraction des objets significatifs et des caractéristiques quantitatives à bas niveau à partir de la vidéo. La méthode se fait en quatre étapes (les Chapitres 3-6): segmentation des objets basée sur la détection du mouvement, estimation du mouvement basée objet, fusion de régions, suivi d objets basé sur une combinaison non linéaire de caractéristiques spatio-temporelles. L algorithme proposé extrait les objets vidéo importants pouvant être utilisés comme index dans les vidéo basés sur la représentation d objets flexibles et pour analyser la vidéo afin de détecter les événements liés aux objets en vue d une représentation et une interprétation sémantique. La méthode de segmentation d objets proposée classifie les pixels des images vidéo comme appartenant à des objets distincts basés sur le mouvement et des caractéristiques de contour (le Chapitre 4). Elle comporte des procédures simples, et est réalisée en quatre étapes : binarisation des images en entrée basée sur la détection du mouvement. détection morphologique des frontières. analyse des contours et la squéletisation.

15 étiquetage des objets. La tâche la plus critique est la binarisation qui doit être fiable dans toute la séquence vidéo. L algorithme de binarisation mémorise le mouvement détecté précédemment pour adapter le processus. La détection de frontières fait appel à de nouvelles opérations morphologiques dont les calculs sont réduits de facc importante. L avantage de la détection morphologique consiste en la génération de frontières continues d un seul pixel de largeur. L analyse de contour transforme les frontières en contours et élimine les contours non désirés. Cependant, les petits contours sont seulement éliminés s ils ne peuvent être associés à des contours précédemment extraits, c est à dire, si un petit contour n a aucun contour correspondant dans l image précédente. Les petits contours se trouvant complètement à l intérieur d un grand contour sont fusionnés avec ce dernier selon des critères d homogénéité. L estimation du mouvement détermine l étendue et la direction du mouvement, de l objet extrait (le Chapitre 5). Dans l approche proposée, l information extraite de l objet (par exemple, la taille, la boite à contour minimal (MBB : Minimum bounding box), la position, la direction du mouvement) est utilisée dans un processus à base de règles ayant trois étapes : la correspondance d objet, l estimation du mouvement MBB basé sur le déplacement des côtés du MBB, ce qui rend le processus d estimation indépendant du signal d intensité etdu type de mouvement de l objet. La méthode de suivi suit et associe les objets en mouvement et enregistre leurs caractéristiques temporelles. Elle transforme les objets segmentés provenant du processus de segmentation à des objets de vidéo (le Chapitre 6). Le principal problème des systèmes de suivi est leur fiabilité en cas d occlusion, d ombrage et de division d objets. La méthode de suivi proposée est basée sur un système de vote non-linéaire pour résoudre le problème de correspondances multiples. Le problème d occlusion est atténué par une procédure de détection simple basée sur les déplacements estimés du MBB de l objet, suivie d une procédure de prédiction basée médiane qui fournit un estimé raisonnable pour les objets occlus (partiellement ou complètement). Les objets sont suivis une fois qu ils entrent en scène et aussi pendant l occlusion, chose trés importante pour l analyse d activité. Des règles de plausibilité pour la cohérence, l allocation d erreur (error allowance) et le contrôle sont proposées pour un suivi efficace pendant de longues périodes. Une contribution importante au niveau du suivi est la fusion des régions fiables qui améliore la performance du système d analyse vidéo en entier. L algorithme proposé aété développé pour des applications vidéo basées sur le contenu comme la surveillance ou l indexation et la récupération. L interprétation vidéo est principalement concernée par l extraction de car- xv

16 xvi Résumé actéristiques vidéo qualitatives et sémantiques (le Chapitre 7). Son objectif principal est de fournir des outils de représentation par une combinaison des caractéristiques à bas niveau, ainsi que des données vidéo à haut niveau. Cette intégration est essentielle pour faire face au contenu visuel générique énorme contenu dans une séquence vidéo. L accent est donc mis sur la réalisation d une procédure de détection d événements génériques simple, robuste et automatique. Pour identifier les événements, une description qualitative du mouvement de l objet est un pas important vers l association des caractéristiques de base au processus de récupération des caractéristiques haut niveau. À cette fin, le comportement du mouvement des objets vidéo est analysé pour représenter les événements ainsi que les actions importantes. Cela signifie que les caractéristiques de base peuvent être combinées de manière à produire un effet sur celles de haut niveau. D abord des descriptions qualitatives des caractéristiques bas niveau des objets ainsi que les relations entre objets sont dérivées. Ensuite, des méthodes automatiques pour la représentation vidéo des contenus haut niveau basées sur les événements sont proposées. Le but du vidéo est, en général, de documenter les événements et les activités des objets ou ensemble d objets. Les utilisateurs généralement recherchent des objets vidéo qui véhiculent un certain message [124] et ils captent et retiennent en mémoire [72, 56] : 1) des événements ( ce qui est arrivé ), 2) des objets ( qui est dans la scène ), 3) des emplacements ( où cela arrive ), et 4) le temps ( quand cela est arrivé ). Les utilisateurs sont ainsi attirés par les objets et leurs caractéristiques et se concentrent d abord sur les caractéristiques à haut niveau liées au mouvement. En conséquence, l analyse vidéo proposée est conçue pour : prendre des décisions sur des données de plus bas niveau pour supporter les niveaux suivants de traitement, représenter qualitativement les objets ainsi que leurs caractéristiques spatiales, temporelles et relationnelles, extraire les caractéristiques sémantiques des objets, qui sont généralement utiles et fournir automatiquement et efficacement une réponse (opération en temps réel).

17 xvii Amélioration vidéo Vidéo amélioré Vue vidéo Estimation & réduction du bruit Vidéo amélioré Stabilisation de l image Vidéo stable Extraction des attributs globaux Mise à jour de l arrière-plan Compensation du mouvement global Vidéo stable σ n Analyse vidéo Pixels à vidéo objets Segmentation d objets basée sur le mouvement => Pixels à objets Estimation de mouvements basée sur l objet Suivie d objet basée sur le vote => Objets à vidéo objets Interprétation vidéo Objets vidéo à évènements Descripteurs d objets spatio-temporal Descripteurs globaux Analyse & interprétation des descripteurs à bas niveau de vue Détection & classification d événements Résultats (événements & objets) Requète Application basée sur l objet et le mouvement exemple: Décision basée sur l événement Figure 2: Diagramme de la structure proposée pour la représentation de séquence vidéo à base d objets et d événements. Les contributions sont schématisées par des blocs de couleur grise et les interactions entre module sont marquées par des flèches en pointillés. σ n est l écart-type du bruit d image.

18 xviii Résumé IV. Résultats Dans les applications vidéo en temps réel, une analyse vidéo orientée objet non supervisée et rapide est nécessaire. Une évaluation tant objective que subjective et des comparaisons montrent la robustesse de la méthode d analyse vidéo proposée sur des images bruitées ainsi que sur des images présentant des changements d illumination, alors que la complexité de cette méthode est réduite. Cette dernière utilise peu de paramètres qui sont automatiquement ajustés au bruit et aux changements temporels dans la séquence vidéo (la figure 3 illustre un exemple d analyse vidéo de la séquence Autoroute ). Cette thèse propose un schéma d interprétation vidéo orientéévénements. Pour détecter les événements, des descriptions perceptuelles des événements communes pour une large gamme d applications sont proposées. Les événements détectés incluent : {entrer, apparaitre, sortir, disparaitre, se déplacer, arrêter, occluer/est Occlué, a enlevé/a été enlevé, déposé/a été déposé, mouvement anormal }. Pour détecter les événements, le système proposé contrôle le comportement et les caractéristiques de chaque objet dans la scène. Si des conditions spécifiques sont rencontrées, les événements liés à ces conditions sont détectés. L analyse des événements est faite en ligne, c est à dire, les événements sont détectés quand ils arrivent. Des caractéristiques spécifiques telles que le mouvement ou la taille de l objet sont mémorisées pour chaque image et sont comparées aux images suivantes dans la séquence. La détection des événements n est pas basée sur la géométrie des objets, mais sur leurs caractéristiques et relations dans le temps. La thèse propose des modèles approximatifs mais efficaces pour définir les événements utiles. Dans diverses applications, ces modèles approximatifs même s ils ne sont pas précis, sont adéquats. Des expériences utilisant des séquences vidéo bien connues ont permis de vérifier l efficacité del étude proposée (par exemple la figure 4). Les événements détectés sont suffisamment communs pour une large gamme d applications vidéo pour aider la surveillance et la recherche vidéos. Par exemple: 1) le déplacement/dépôt d objets dans un site de surveillance peut être contrôlé et détecté dès qu il arrive, 2) le déplacement des objets en mouvement peut être contrôlé et annoncé, et 3) le comportement de clients dans des magasins ou des passages souterrains peut être surveillé. Le système en entier (l analyse vidéo et l interprétation) nécessite en moyenne entre 0.12 et 0.35 secondes pour traiter les données entre deux images. Typiquement, la vidéo surveillance est enregistré à une vitesse de 3 à 15 images par seconde. Le système proposé produit une réponse en temps réel pour des applications de surveillance avec une vitesse de 3 à 10 images par seconde. Afin d augmenter la performance

19 du système pour des applications où la fréquence des images est élevée, l optimisation du code est nécessaire. Une accélération du processus peut être réalisée, i) en optimisant l implémentation des occlusions et de la séparation d objets, ii) en optimisant l implémentation des techniques de détection du changement et iii) en travaillant avec des valeurs de type entier au lieu des réels (quand c est approprié) et avec des opérations d addition au lieu des multiplications. xix V. Conclusion Cette étude a apporté un nouveau modèle pour le traitement et la représentation vidéo d une façon indépendante du contexte et basé sur les objets et les évenements. Le traitement et la représentation vidéo basés sur objet-événement sont nécessaires pour la recherche automatique de base de données vidéo et pour la surveillance vidéo. Ce modèle représente la séquence vidéo en termes d objets, un ensemble riche d événements génériques pouvant supporter des applications vidéo basées sur le contenu et orientées utilisateur. Il permet une analyse efficace et flexible et une interprétation de la séquence vidéo dans des environnements réels où occlusions, changements d illumination, bruit et artefacts peuvent survenir. À partir du modèle proposé, le traitement se fait sur des niveaux, allant du bas niveau au haut niveau en passant par un niveau intermédiaire. Chaque niveau est organisé de facon modulaire et est responsable d un certain nombre d aspects spécifiques d analyse. Les résultats du traitement du niveau inférieur sont intégrés pour appuyer le traitement aux niveaux supérieurs. Les trois niveaux de traitement sont : Amélioration vidéo Une nouvelle méthode pour le filtrage du bruit spatial, préservant la structure et à complexité réduite a été développée. Cette méthode de filtrage est soutenue par une procédure qui estime correctement le bruit dans l image. Le bruit estimé est aussi utilisé pour soutenir l analyse vidéo qui suit (le Chapitre 2). Analyse vidéo Une méthode d extraction d objets vidéo significatifs et de leurs caractéristiques détaillées a été développée. Elle est basée sur une segmentation fiable et efficace du point de vue calcul, ainsi que sur le suivi d objets. Elle est tolérante aux erreurs et peut corriger et détecter les erreurs. Le système peut fournir une réponse en temps réel pour des applications de surveillance à une vitesse de 3 à10 images par seconde. La méthode de suivi est efficace et applicable à une large classe de séquences vidéo. L efficacité du système d analyse vidéo a étédémontrée par plusieurs expériences stimulantes (les Chapitres 3-6). Interprétation vidéo Un système d interprétation vidéo indépendant du contexte a été développé. Il permet une représentation vidéo assez riche en termes d événements génériques et de caractéristiques qualitatives d objets, ce qui fait de lui un système

20 xx Résumé StartP:1 ObjID: 1 StartP:2 ObjID: 2 StartP:3 ObjID: 3 StartP:4 ObjID: 4 StartP:5 ObjID: 5 (a) La trajectoire de l objet dans le plan image StartP:1 ObjID: 1 StartP:2 ObjID: 2 StartP:3 ObjID: 3 StartP:4 ObjID: 4 StartP:5 ObjID: x y StartP:1 ObjID: 1 StartP:2 ObjID: 2 StartP:3 ObjID: 3 StartP:4 ObjID: 4 StartP:5 ObjID: Img No Img No. (b) La trajectoire pour la direction horizontale. (c) La trajectoire pour la direction verticale. Figure 3: Trajectoire des objets dans le séquence Autoroute. Fig. 3(b) and (c) permet une interprétation du comportement du mouvement de l objet: par exemple, O 2 démarre à gauche de l image et se déplace jusqu à la frontière de l image. Des objets divers entrent dans la scène à plusieurs reprises. Quelques objets se déplacent vite tandis que d autres sont plus lents. Le système suit tous les objets régulièrement.

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