201. Détection de la présence humaine et caractérisation de l'activité
- Author
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Benezeth, Yannick, Emile, Bruno, Laurent, Hélène, Rosenberger, Christophe, Laboratoire Pluridisciplinaire de Recherche en Ingénierie des Systèmes, Mécanique et Energétique (PRISME), Université d'Orléans (UO)-Ecole Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Bourges (ENSI Bourges), Equipe SAFE - Laboratoire GREYC - UMR6072, Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen (GREYC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU), and Barbier, Morgan
- Subjects
[INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV] ,[INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV] - Abstract
National audience; Nous présentons dans cet article une méthode de détection de personnes et une mesure de leur activité dans des séquences vidéos. En posant l'hypothèse que notre caméra est fixe,nous utilisons tout d'abord la soustraction de l'arrière-plan pour réduire l'espace de recherche de notre classifieur. Nous utilisons ensuite le suivi de points d'intérêt et l'analyse des composantes connectées détectées par la soustraction de l'arrière-plan pour suivre les objets dans le plan image. La classification est réalisée grâce à plusieurs cascades de classifieurs boostés. Cette méthode a été évaluée sur une large base de vidéos. Nous présentons enfin une méthode pour caractériser l'activité des personnes présentes dans une pièce.
- Published
- 2009