Reconnaissance d'activites humaines a partir de sequences multi cameras application a la detection de chute de personne. (Recognition of human activities based on multi camera sequences application to people fall detection)
La vision artificielle est un domaine de recherche en pleine evolution. Les nouvelles strategies permettent d'avoir des reseaux de cameras intelligentes. Cela induit le developpement de beaucoup d'applications de surveillance automatique via les cameras. Les travaux developpes dans cette these concernent la mise en place d'un systeme de videosurveillance intelligente pour la detection de chutes en temps reel. La premiere partie de nos travaux consiste a pouvoir estimer de facon robuste la surface d'une personne a partir de deux (02) cameras ayant des vues complementaires. Cette estimation est issue de la detection de chaque camera. Dans l'optique d'avoir une detection robuste, nous avons fait recours a deux approches. La premiere approche consiste a combiner un algorithme de detection de mouvements base sur la modelisation de l'arriere plan avec un algorithme de detection de contours. Une approche de fusion a ete proposee pour rendre beaucoup plus efficiente le resultat de la detection. La seconde approche est basee sur les regions homogenes de l'image. Une premiere segmentation est effectuee dans le but de determiner les regions homogenes de l'image. Et pour finir, nous faisons la modelisation de l'arriere plan en se basant sur les regions. Une fois les pixels de premier plan obtenu, nous faisons une approximation par un polygone dans le but de reduire le nombre d'informations a manipuler. Pour l'estimation de cette surface nous avons propose une strategie de fusion dans le but d'agreger les detections des cameras. Cette strategie conduit a determiner l'intersection de la projection des divers polygones dans le plan de masse. La projection est basee sur les principes de l'homographie planaire. Une fois l'estimation obtenue, nous avons propose une strategie pour detecter les chutes de personnes. Notre approche permet aussi d'avoir une information precise sur les differentes postures de l'individu. Les divers algorithmes proposes ont ete implementes et testes sur des banques de donnees publiques dans le but de juger l'efficacite des approches proposees par rapport aux approches existantes dans l'etat de l'art. Les resultats obtenus et qui ont ete detailles dans le present manuscrit montrent l'apport de nos algorithmes.