Audition candidature thèse IFSTTAR début Septembre 2013 Christophe CONIGLIO
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- Émile Trudeau
- il y a 8 ans
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1 Sujet de thèse : «Détection, suivi et ré-identification de passagers dans un réseau de cameras. Application à la gestion des flux de voyageurs en contexte multimodal». Audition candidature thèse IFSTTAR début Septembre
2 SOMMAIRE 2/12 CURSUS Formation Stage de fin d étude PROJET DE THESE Contexte et positionnement du sujet Verrous scientifiques et difficultés à surmonter Méthodologie de travail Partie Extraction et suivi d individus Partie Ré-identification des individus
3 CURSUS + Formation 3/ Bac STI option électronique (mention bien) Lycée Follereau Belfort. 2007/ Classe préparatoire aux grandes écoles (CPGE) filière technique des sciences industrielles au lycée Jules Viette de Montbéliard. 2009/ Diplôme d ingénieur en informatique obtenu à l université technologique de Belfort Montbéliard (UTBM). Spécialité Image et Réalité Virtuelle (I2RV) Expérience en recherche Projets personnels (jeux, applications, sites web, 4ème prix au concours «Mobile contest») 2 stages de 6 mois. Stage de 4 e année: Développement d un moteur de rendu de page web en ActionScript dans l entreprise Crystalide à Paris. Stage de fin d étude réalisé au laboratoire Systèmes Et Transports (SET) de l UTBM à Belfort
4 CURSUS Stage de fin d étude 4/12 Sujet «Caractérisation d environnement urbain par l analyse de segments et de textures». Encadré par Cyril Meurie (UTBM- SET, et à présent IFSTTAR-LEOST). Réalisation d une étude bibliographique Etat de l art sur les différentes méthodes de détection de bâtiments Etude sur les différents algorithmes de détection de segments sur une image Développement d un programmes de détection de zones bâtiments et un programme de détection de zones de végétation
5 + Stage de fin d étude CURSUS 5/12 Programme de détection de zones de bâtiments basée sur l analyse de la forme géométrique des objets présents sur l image source Programme de détection de zones de végétation basée sur une analyse de textures créée à partir d une transformée en cosinus discret 2D.
6 PROJET DE THESE Contexte et positionnement du sujet 6/12 Sujet «Détection, suivi et ré-identification de passagers dans un réseau de cameras. Application à la gestion des flux de voyageurs en contexte multimodal». Outil d aide à la gestion des flux de voyageurs. Définir le parcours des voyageurs empruntant différents moyens de transports en commun. Détecter et suivre de manière anonyme les passagers. Caméra 1 : Châtelet T = t1 Caméra 2 : Bastille T = t1+t Châtelet Bastille Métro La thèse se déroulera IFSTTAR-LEOST et sera co-dirigée par Marion Berbineau (Directrice de Recherche, IFSTTAR-LEOST), Olivier Lézoray (Professeur des Universités, GREYC UMR CNRS 6072) et co-encadrée par Cyril Meurie (Chargé de Recherche, IFSTTAR- LEOST).
7 + Verrous scientifiques et difficultés à surmonter PROJET DE THESE Présence de foule. Capteurs différents (résolutions, angle de vue). Intérieur et extérieur. Ombres portées. Système embarqué. 7/12 Foule Changements d éclairage rapides. Arrière-plan défilant. Contrainte temps réel, rapidité des traitements. Traiter ensemble ces difficultés. Ombres portées
8 PROJET DE THESE Méthodologie de travail 8/12 Etude bibliographique. Extraction et suivi d individus. Ré-identification des individus. Réaliser les statistiques des voyageurs. Etude bibliographique Planification du temps de travail pour chaque étapes Extraction et suivi d individus Ré-identification des individus Statistiques des voyageurs Début thèse Mois Fin thèse
9 PROJET DE THESE Partie extraction et suivi d individus 9/12 Objectif : Extraire les silhouettes des individus pour un passage complet devant une caméra. #5 3 étapes successives : Extraction du fond/forme. ( mixture de gaussienne [1] ) Silhouette. Arrière-plan. Ombre. Suivi et découpage des silhouettes. ( Histogrammes de gradients orientes [2], carte de densité de foule [3] ) Normalisation des couleurs. #4 #3 #2 #1
10 PROJET DE THESE Partie Ré-identification des individus 10/12 Objectif : Réaliser des comparaisons entre individus afin d en déterminer leur similarité. 2 étapes: Etape d apprentissage : Utiliser les informations envoyées par la partie suivi d individus. transformation des données de niveau pixellique au niveau sémantique. Type et couleur de vêtements, orientation de l individu, accessoires portés(sac). Signature invariante en angle de caméra et en échelle. Etape de reconnaissance : Comparer les signatures entre elles. Réduire le temps de comparaison des signatures.
11 11/12 Merci de votre attention
12 Références 12/12 [1] Chris Stauffer and W.E.L Grimson. Adaptive background mixture models for real-time tracking. Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE Computer Society. [2] N Dalal and B Triggs. Histograms of oriented gradients for human detection. Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR IEEE Computer Society Conference, [3] M Rodriguez, I Laptev, and J Sivic. Density-aware person detection and tracking in crowds. Computer Vision (ICCV), Images Site SNCF Article: Density-aware person detection and tracking in crowds Article: Tracking Multiple Humans in Crowded Environment
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