A highly efficient algorithm for fast motion detection and estimation using parallel processing
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Date
2015-11-30
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Abstract
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.
Description
Doctorat en Sciences
