Extraction de descripteurs non linéaires pour la ré-identification d’objets dans un réseau de caméras
Charbel Chahla · HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2017
La réplication du système visuel utilisé par le cerveau pour traiter l'information est un domaine de grand intérêt. Cette thèse se situe dans le cadre d'un système automatisé capable d'analyser les traits du visage lorsqu'une personne est proche des caméras et suivre son identité lorsque ces traits ne sont plus traçables. La première partie est consacrée aux procédures d'estimation de pose de visage pour les utiliser dans les scénarios de reconnaissance faciale. Nous avons proposé une nouvelle méthode basée sur une représentation sparse et on l'a appelé Sparse Label sensible Local Preserving Projections. Dans un environnement incontrôlé, la ré-identification de personne reposant sur des données biométriques n'est pas réalisable. Par contre, les caractéristiques basées sur l'apparence des personnes peuvent être exploitées plus efficacement. Dans ce contexte, nous proposons une nouvelle approche pour la ré-identification dans un réseau de caméras non chevauchantes. Pour fournir une mesure de similarité, chaque image est décrite par un vecteur de similarité avec une collection de prototypes. La robustesse de l'algorithme est améliorée en proposant la procédure Color Categorisation. Dans la dernière partie de cette thèse, nous proposons une architecture Siamese de deux réseaux neuronaux convolutionnels (CNN), chaque CNN étant réduit à seulement onze couches. Cette architecture permet à une machine d'être alimentée directement avec des données brutes pour faire la classification