Projet : TEMICS

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Modélisation, segmentation, représentation d'objets vidéo

Mots clés : segmentation, analyse de mouvement, suivi temporel, modèles déformables, maillages actifs, contours actifs, géométrie projective, théorie MDL, scalabilité, progressivité, ondelettes, échantillonnage irrégulier, quantification, triangulation, maillages hiérarchiques, mosaïque vidéo, VOP, MPEG-4, réalité augmentée .

Résumé :

Les bases méthodologiques essentielles de cet axe scientifique concernent les outils de segmentation objets basés mouvement (par estimation/segmentation conjointe sur la base de modèles polynomiaux de mouvement). Ceux-ci sont définis sous contraintes entropiques de compacité de la représentation globale (forme, mouvement, texture) produite, de compatibilité par rapport à des standards (par exemple, le VM MPEG-4) ou de qualité de la décomposition en objets à des fins de post-traitement (fonctionnalités de post-production vidéo, couplage avec l'indexation vidéo,..) [IAB⁺96].

Dès qu'une communication d'images orientée objets vidéo est envisagée, une phase préalable d'analyse de la séquence vidéo est nécessaire. Dans ce cadre, la phase algorithmique essentielle initiale demeure la tâche de segmentation d'objets vidéo, interdépendante avec la tâche de mesure d'attributs (mouvement, texture, ...). Nous nous appuyons pour ce faire, en liaison avec le projet VISTA, sur les travaux algorithmiques antérieurs du projet TEMIS proposant plusieurs outils complémentaires de segmentation/estimation de mouvement à l'aide de modèles paramétriques de mouvement (affines bien souvent).
Base scientifique : analyse du mouvement [TL94], estimation robuste, segmentation/estimation conjointe, modélisation statistique avec régularisation, optimisation par techniques de gradient et relaxation déterministe.

Sur la base de ces outils d'analyse du mouvement, les cartes de segmentation générées doivent posséder également de bonnes propriétés en terme:

• de prise en compte d'autres caractéristiques complémentaires au mouvement telles la forme ou la texture;
  Base scientifique: segmentation hybride (texturelle/mouvement) [CE98], opérateurs morphologiques [STMG95].
• de cohérence temporelle par introduction de contraintes de filtrage temporel;
  Base scientifique: suivi temporel d'objets [MM97], trajectoires d'objets multiples, filtrage de Kalman, interpolation temporelle basée mouvement et trajectoire, gestion des zones de découvrement ou recouvrement temporel d'objets [AT97].
• de représentation compacte. En effet la segmentation produite doit réaliser un compromis optimal entre une finesse de représentation et un cout limité de codage de celle-ci;
  Base scientifique : approximations géométriques de courbes, représentation MDL (``Minimum Description Length") [ZB95] basée sur la théorie de l'information, codage statistique et apprentissage.
• de scalabilité (voir paragraphe suivant également); il s'agit dans ce cadre de fournir non pas une grille de partitionnement en objets mais une hiérarchie de cartes de segmentation;
  Base scientifique: approche descendante par découpage hiérarchique de régions, approche ascendante avec relaxation et pile d'instabilité par fusions (tests de vraisemblance, approche MDL, métrique sur les attributs de mouvement, critère basé compensation de mouvement ou compacité de la représentation).
• enfin, de compatibilité avec des représentations de plus haut niveau;
  Base scientifique: maillages actifs [Dud96], reconstruction 3D par géométrie projective [Mor93].

Sur la base de la définition de ces modèles d'objets vidéo, il est désormais opportun de les décliner sous une forme hiérarchique afin de permettre plusieurs niveaux d'analyse, de compression ou de restitution de ceux-ci.

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