Ecole d'ingénieur et centre de recherche en télécommunications

Hajer FRADI

Hajer FRADI
Hajer FRADI
Eurecom - Communications Multimédia 
Doctorant ( 2010 - 2014)
Alumni EURECOM

Thèse

Nouvelles méthodes pour l'étude de la densité des foules en vidéo surveillance

Responsable(s)

 

Avec  la propagation des caméras de vidéosurveillance, la vision par ordinateur joue un rôle primordial dans l'analyse des vidéos. Cependant, la majorité des approches actuelles en  vidéosurveillance supposent  que   les scènes  sont simples et  constituées d'éléments facilement discernables. En effet, ces approches ne sont pas valables pour des caméras de surveillance filmant des scènes denses comme les fêtes religieuses, les événements sportifs, les expositions de grande envergure, les passages souterrains destinés à la circulation pédestre, etc. dans lesquelles la détection et le suivi des individus sont une tâche extrêmement  difficile. Par conséquent, ces dernières années, on constate qu'il y a davantage de recherche pour analyser  des scènes complexes.

Désormais, l'analyse  des scènes denses s'impose incontestablement comme une tâche importante pour pouvoir  contrôler et gérer   les foules.  En effet, on accorde à l'estimation de la densité de la foule et à la sécurité de celle-ci une importance particulière, notamment pour anticiper les débordements potentiellement dangereux. Notre recherche a pour objectif, d'abord d'apporter des solutions à l'estimation de la densité de la foule (comme le comptage d'individus, l'estimation du niveau de la foule et la segmentation des mouvements de celle-ci). Ensuite, elle vise à prouver l'utilité de cette estimation comme  préalable pour d'autres applications de vidéosurveillance. Concernant le premier objectif, afin de cerner des difficultés relatives à la détection de personnes dans une foule dense,  comme c’ est le cas lors de l'afflux d'un grand nombre de personnes en même temps,  notre recherche se focalise sur l'estimation et la caractérisation de la densité de la foule basée sur un niveau d'analyse bas. Dans un premier temps, il s'agit pour nous de démontrer que ces diverses approches sont plus adéquates que les méthodes de l’état de l’art  que ce soit pour compter le nombre d'individus constituant une foule ou pour estimer le niveau de la foule. Dans un second temps, pour mesurer la densité de la foule, nous proposons une approche innovante dans laquelle une estimation locale au niveau des pixels remplace l'estimation au niveau global de la foule ou le comptage des personnes. Notre approche est basée sur l’utilisation des suivis de caractéristiques visuelles dans une fonction de densité.