Note ABES Analyse du comportement humain à partir de la vidéo en étudiant l'orientation du mouvement Human behavior analysis from video using motion orientation Flux optique Estimation des flux 006.37 Vision par ordinateur Analyse de scènes (informatique) Traitement d'images -- Techniques numériques Analyse comportementale Informatique Comportement collectif Classification automatique La reconnaissance du comportement et la prédiction des activités des personnes depuis la vidéo sont des préoccupations majeures dans le domaine de la vision par ordinateur. L'objectif principal de mon travail de thèse est de proposer des algorithmes qui permettent d'analyser des objets en mouvement à partir de la vidéo pour extraire des comportements humains. Cette analyse est effectuée dans des environnements intérieurs ou extérieurs filmés par des simples webcams ou par des caméras plus sophistiquée. La scène analysée peut être de deux types en fonction du nombre de personnes présentes. On distingue les scènes de foule où le nombre de personnes est important. Dans ce type de scène, nous nous intéressons aux problèmes de la détection d'évènements de foule, à l'analyse des flux et à l'extraction des motifs de mouvement. Le deuxième type de scène se caractérise par la présence d'une seule personne à la fois dans le champ de la caméra. Elle est appelée scène individuelle. Nous y traitons le problème de reconnaissance d'actions humaines. Pour atteindre ces objectifs, nous proposons une approche basée sur trois niveaux d'analyse. Le premier est l'extraction des caractéristiques de bas niveau récupérés les images constituant un flux vidéo (ex. les zones en mouvement). Le deuxième construit des descripteurs pour l’analyse du comportement humain (ex. la direction et la vitesse de mouvement moyennes). Le niveau le plus haut se sert des descripteurs de l'étape intermédiaire afin de fournir aux utilisateurs des résultats concrets sur l'analyse du comportement humain (ex. telle personne marche, une autre court, etc.). Des expérimentations sur des benchmarks connus ont validé nos approches, avec un positionnement très intéressant par rapport à l'état de l'art. The recognition and prediction of people activities from videos are major concerns in the field of computer vision. The main objective of my thesis is to propose algorithms that analyze human behavior from video. This problem is also called video content analysis or VCA. This analysis is performed in outdoor or indoor environments using simple webcams or more sophisticated surveillance cameras. The video scene can be of two types depending on the number of people present. The first type is characterized by the presence of only one person at a time in the video. We call this an individual scene where we will tackle the problem of human action recognition. The second type of scene contains a large number of persons. This is called a crowd scene where we will address the problems of motion pattern extraction, crowd event detection and people counting. To achieve our goals, we propose an approach based on three levels of analysis. The first level is the detection of low-level descriptors retrieved from the images of the video (e.g. areas in motion). The second level retrieves descriptors for modeling human behavior (e.g. average speed and direction of movement). The top level uses the descriptors of the intermediate step to provide users with concrete results on the analysis of behavior (e.g. this person is running, that one is walking, etc.). Experimentation on well-known benchmarks have validated our approaches, with very satisfying results compared to the state of the art. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 11694931 https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSPI/2012/50376-2012-Benabbas.pdf https://theses.fr/2012LIL10084/abes Benabbas Yassine Benabbas 1985-07-06 DZ 149228945 https://theses.fr/2012LIL10084 2012LIL10084 https://doi.org/10.70675/62c74bbbz49efz4191za2ffz69baf43f71c1 2012-11-19 Informatique Lille 1 026404184 Doctorat Docteur es non oui Djeraba Chaabane MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 05991582X École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille ; 1992-2021) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 147297028 Laboratoire d'informatique fondamentale de Lille (2002-2014) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 077703553 ddc:000 Djeraba Chaabane École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) Laboratoire d'informatique fondamentale de Lille (LIFL) PDF 11694931