Conception et implémentation d'un système de soustraction de fond pour les besoins en analyse vidéo.

Abstract

La soustraction de fond est un moyen courant pour la détection d’objets en mouvement dans des séquences vidéo. C’est la première étape pour différents types d’applications dans le domaine de la vision par ordinateur. La soustraction de fond est liée à des problèmes naturels et matériels qui rendent les résultats de la détection moins performants et moins précis. Détecter les objets de premier plan avec moins de fautes est l’un des objectifs majeurs à atteindre. C’est dans ce contexte que la division Systèmes d’Information et Systèmes Multimédia DSISM du Centre de Recherche en Information Scientifique et Technique CERIST consacre ses efforts en vue d’améliorer les résultats de la soustraction de fond pour des besoins de vision par ordinateur, principalement la reconnaissance et la classification d’objets en mouvement. Pour cela notre travail dans le cadre de ce PFE se propose de concevoir et d’implémenter un système exploitant des algorithmes de soustraction de fond existants les plus performants, de les comparer à travers notre système, et de proposer des améliorations possibles. Nous proposons ainsi une interface ergonomique pour la comparaison des algorithmes, combinons ces algorithmes à un extracteur de contour, exposons les résultats avant et après combinaisons, et analysons quantitativement et qualitativement les résultats obtenus. Les comparaisons quantitatives consistent à analyser les taux de précision, et les comparaisons qualitatives consistent à visualiser les masques de soustraction de fond obtenus, analyser leurs formes, et vérifier à quel point ces formes ressemblent aux objets originels en mouvement. Mots clés : vision par ordinateur, soustraction de fond, détection des objets en mouvement, détection de contour. Background subtraction is a common means for detecting moving objects in video sequences. This is the first step for different types of applications in the field of computer vision. Background subtraction is linked to natural and material problems that make detection results less efficient and less accurate. Detecting foreground objects with fewer mistakes is one of the major goals to achieve. It is in this context that the Information Systems and Multimedia Systems Division DSISM of the Center for Research in Scientific and Technical Information CERIST devotes its efforts to improve the results of the subtraction of background for computer vision needs, mainly the recognition and classification of moving objects. For this reason, our work in the framework of this project graduation proposes to design and implement a system exploiting the most powerful existing subtraction algorithms, to compare them through our system, and to propose possible improvements. We thus propose an ergonomic interface for the comparison of the algorithms, combine these algorithms with a contour extractor, expose the results before and after combinations, and analyze quantitatively and qualitatively the results obtained. Quantitative comparisons consist in analyzing accuracy rates, and qualitative comparisons consist in visualizing the subtraction masks obtained, analyzing their shapes, and verifying how these shapes resemble the original objects in motion. Key words: computer vision, background subtraction, detecting moving objects, contour detection.