Analyse du comportement humain à partir de la vidéo en étudiant l'orientation du mouvement

La reconnaissance du comportement et la prediction des activites des personnes depuis la video sont des preoccupations majeures dans le domaine de la vision par ordinateur. L'objectif principal de mon travail de these est de proposer des algorithmes qui permettent d'analyser des objets en mouvement a partir de la video pour extraire des comportements humains. Cette analyse est effectuee dans des environnements interieurs ou exterieurs filmes par des simples webcams ou par des cameras plus sophistiquee. La scene analysee peut etre de deux types en fonction du nombre de personnes presentes. On distingue les scenes de foule ou le nombre de personnes est important. Dans ce type de scene, nous nous interessons aux problemes de la detection d'evenements de foule, a l'analyse des flux et a l'extraction des motifs de mouvement. Le deuxieme type de scene se caracterise par la presence d'une seule personne a la fois dans le champ de la camera. Elle est appelee scene individuelle. Nous y traitons le probleme de reconnaissance d'actions humaines. Pour atteindre ces objectifs, nous proposons une approche basee sur trois niveaux d'analyse. Le premier est l'extraction des caracteristiques de bas niveau recuperes les images constituant un flux video (ex. les zones en mouvement). Le deuxieme 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'etape intermediaire afin de fournir aux utilisateurs des resultats concrets sur l'analyse du comportement humain (ex. telle personne marche, une autre court, etc.). Des experimentations sur des benchmarks connus ont valide nos approches, avec un positionnement tres interessant par rapport a l'etat de l'art.