Browsing by Author "Encadreur: TALEB Nasreddine"

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    A highly efficient algorithm for fast motion detection and estimation using parallel processing
    (2015-11-30) EL BAHRI Mohamed; Encadreur: TALEB Nasreddine
    ملخص المراقبة بالفيديو للمشاهد الحيوية، هي واحدة من أصعب الموضوعات البحثية الحالية في الرؤية الحاسوبية، هذه التكنولوجيا مهمة في مجال مكافحة الإرهاب والجريمة، لضمان السلامة العامة والإدارة الفعالة لحركة المرور على الطرق. هذا العمل هو تصميم نظام فعال للكشف وتقدير الحركة لتتبع الكائن في بيئة معقدة. في المراقبة بالفيديو، والكشف عن الأجسام المتحركة من الفيديو مع تصنيف الكائن، وتتبع الهدف، وتقدير النشاط، في هذه الأطروحة استخدمنا الطرح الخلفية لكشف الحركة. من أجل التعرف على الأشياء، استخدمنا نظام التصنيف على أساس التمثيل المتفرق. ويقترح معالجة أسرع في هذا العمل، وذلك باستخدام أداء بطاقة العرض المرئي. هذا التسارع هو توازي للخوارزمية المستعملة. لتسريع النظام وجعله يعمل في الوقت الحقيقي Résumé (Français) : Résumé La surveillance visuelle des scènes dynamiques, est l'un des difficiles sujets de recherche actuels en vision par ordinateur. C'est une technologie clé pour lutter contre le terrorisme, la criminalité, pour assurer la sécurité publique et pour la gestion efficace de la circulation routière. Ce travail consiste à concevoir un système efficace de détection et d'estimation de mouvement pour le suivi d'objet dans un environnement complexe. Pour la surveillance vidéo, la détection d'objets en mouvement à partir d'une vidéo est importante pour la classification d'objet, suivi de cible, la reconnaissance de l'activité, et la compréhension du comportement. Dans cette thèse nous avons utilisé la soustraction du fond pour la détection du mouvement. Pour pouvoir reconnaitre les objets, nous avons utilisé un système de classification basé sur les représentations parcimonieuses. Une accélération du traitement est proposée dans ce travail, en utilisant les performances des cartes graphiques. Cette accélération consiste à paralléliser l'algorithme "Othogonal Matching Pursuit" pour accélérer le traitement et le rendre opérant en temps-réel. Résumé (Français et/ou Anglais) : Abstract Visual surveillance of dynamic scenes is one of the difficult current research topics in computer vision. It is a key technology in the fight against terrorism, crime, to ensure public safety and to the effective management of road traffic. This work is to design an effective system of detection and motion estimation for object tracking in a complex environment. In video surveillance, detection of moving objects from a video is important for objects classification, target tracking, recognition of the activity, and understanding behavior. In this thesis we used background subtraction for motion detection. In order to recognize objects, we used a classification system based on sparse representation. A faster processing is proposed in this work, using the performance of graphics cards. This acceleration consists to parallelize the "Othogonal Matching Pursuit" algorithm to speed up the processing and make it operate in real-time.
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    Une technique robuste et intelligente de détection par vidéosurveillance d'objets abandonnés dans les zones de transit
    (2018-01-11) DAHI Ilias; Encadreur: TALEB Nasreddine; Co-Encadreur: CHIKR EL MEZOUAR Miloud
    الملخص (بالعربية) : ازداد نشاط الابحاث في مجال المراقبة بالفيديو، وهدا نظرا لتأثيره في عدة مجالات مثل الامن، المجال العسكري، وتطبيق القانون. تشهد شبكات الكاميرات تزايد كبير في الأماكن الحضرية مثل محطات القطار، المطارات، البنوك، واماكن عمومية لغرض أمني. التدفق الهائل المقدم من طرف هده الكاميرات لا يمكن مراقبته من طرف الانسان لعدم قدرته على التركيز لمدة طويلة من الوقت او عدم المراقبة، الاكتشاف، والابلاغ في الوقت المناسب، ولذلك، عدة طرق للكشف عن العديد من الأحداث عن طريق المراقبة البصرية تدرس لمساعدة الانسان في مهمته. في هده الأطروحة، سنركز على تطوير طرق اكتشاف الاشياء المتخلي عنها عن طريق المراقبة البصرية. نعتبر الفعالية والتكلفة الحسابية اهتماماتنا الرئيسية نظرا لحساسية هدا النظام. النظام المقترح يكشف عن الاشياء المتخلي عنها مثل الأمتعة في مناطق العبور والأشياء الثابتة في أي من الأشكال في البيئات الداخلية والخارجية، تحت ظروف تغير في الاضاءة، وفي المناطق المزدحمة. الشيء الجديد في طريقتنا هو استخدام حواف بدلا من البيكسل في الكشف عن المناطق الثابتة. اقترحنا ايضا خوارزمية التجميع لتجميع الحواف المستقرة للأشياء المتخلي عنها المرشحة. درجتان احتماليتان مقترحة لتصنيف الاشياء المتخلي عنها. Résumé (Français et/ou Anglais) : Résumé La recherche scientifique dans le domaine de la vidéosurveillance a été très active au cours de la dernière décennie, en raison de son impact énorme sur des domaines tels que la sécurité et les applications militaires. Les réseaux de caméras de vidéosurveillance sont entrain de s’agrandir de jour en jour dans les zones urbaines, comme les gares, les aéroports, les banques et tous les autres zones publiques où la sécurité s’impose. L'énorme quantité de flux vidéo fourni par ces caméras ne peut être contrôlée et vérifiée par un agent humain en raison de son incapacité à se concentrer pendant une longue période de temps ou à repérer un danger et réagir à temps. Par conséquent, plusieurs méthodes pour la détection d’événements suspects dans la surveillance visuelle sont étudiées pour aider l’agent humain dans sa tâche. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le développement d'une méthode de détection d'objets abandonnés dans la surveillance visuelle. En raison de l'aspect critique d'un tel système, la robustesse et le coût de calcul sont nos principales préoccupations. Le système proposé détecte les objets abandonnés, comme les bagages dans les zones de transit et les objets immobiles de toutes formes dans les environnements intérieurs et extérieurs, avec des changements des lumières brusques et aléatoires, et dans les zones encombrées. La nouveauté de notre méthode est l'utilisation des contours au lieu des pixels dans la détection de régions statiques. Nous avons également proposé un algorithme de clustering pour regrouper les contours stables dans les objets abandonnés candidats. Deux scores robustes sont également proposés pour la classification des objets abandonnés.