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à base de contexte
Sous-sections
Conclusions et perspectives
Les conclusions
En conclusion, nous avons, dans ce mémoire, essayé de
définir une grille de lecture du problème de traitement de
séquence d'images pour le suivi de personnes. Cette grille se constitue
de deux axes : un point de vue thématique des difficultés
rencontrées et un point de vue séquentiel. Le premier point
regroupe les problèmes liés à l'emploi d'information
issue de caméra monoculaire, les problèmes liés au
traitement dynamique et les problèmes liés aux différentes
formes de bruit. Le second point de vue nous a amené à diviser
le processus en sous taches que sont la détection, visant à
extraire les indicateurs du mouvement, la reconnaissance des objets de
la scène et enfin le suivi de ceux-ci. C'est à la lumière
de cette division que la conclusion selon laquelle certains problèmes
sont insolubles sans recourir à de l'information externe a été
établie. Nous avons donc dans une dernière section analysé
la nature de cette information qu'est l'information contextuelle et réalisé
un système implémentant ces notions. Bien que tous les problèmes
ne soient pas tous réglés, il semble que certains éléments
de réponses ont été apportés, en ce qui concerne,
par exemple, les caractéristiques minimales d'un modèle d'objets
(le notre n'étant pas assez contraint ni prédictif), en ce
qui concerne aussi les aspects dynamiques, qui paraissent devoir être
traités dans un référentiel 3D de la scène
ou 2D du sol, pour obtenir une robustesse suffisante du traitement des
ambiguïtés. Enfin cette analyse du domaine nous a permis de
définir certaines pistes non traitées, dont l'étude
pourrait amener un gain en termes de robustesse et d'adaptabilité.
Les perspectives
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Agrégation de techniques
Comme il était suggéré dans le passage traitant
de la détection, chacune des classes de méthodes était
plus ou moins sensible à certains problèmes. L'idée,
selon laquelle une agrégation contrôlée des différentes
techniques fournirait un résultat plus robuste, parait être
sensée.
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Seuillage contextuel
L'apport d'informations contextuelles dans les traitements, nous l'avons
vu, augmente la qualification des problèmes intrinsèques
au domaine, notamment dans les étapes de reconnaissance et de suivi.
Il se pourrait alors que cette information puisse être utilisée
dès la première étape notamment en fournissant de
l'information de couleur ou de niveau de gris lors du seuillage de "l'image-combinaison",
afin de prendre en compte les problèmes de contrastes.
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Modèle d'humain
Comme nous l'avons vu l'utilisation du modèle dont nous nous
étions doté se révèle trop peu contraignant
et trop peu prédictif pour le champ d'application qui nous intéresse.
Une avancée significative sur ce point serait l'élaboration
d'un modèle plus fin d'humain tel que le modèle de []. On
peut aussi imaginer un modèle dynamique capable d'ajuster ces paramètres
au cours du temps.
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Évaluation automatique
L'évaluation automatique des étapes du processus est un
concept emprunté au domaine du pilotage de programmes. Cette technique
parait s'appliquer au traitement de séquence d'images, garantissant
ainsi que le passage de données contrôlées d'une étape
des traitements à l'autre. L'avantage pourrait être double.
D'une part une évaluation permettrait de filtrer certaines erreurs
à chaque niveau des traitements. D'autre part une évaluation
permettrait d'automatiser le réglage des paramètres.
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Gestion du graphe temporel
Le graphe des détections, en ce qu'il constitue la sortie finale
du système, semble pouvoir être l'objet de traitements particuliers.
En effet, si l'on considère acquise la sémantique associée
à ce graphe, des traitements de raffinement simples et efficaces
peuvent s'opérer. A une échelle de temps plus grande que
celle utilisée pour le processus de détection (de l'ordre
de la seconde par exemple), le contrôle de ce graphe grâce
à des indices tel que le nombre de personnes dans la scène,
fiabiliserait certainement les résultats sans les retarder excessivement.
Figure: Botticelli, Sandro. <<Le retour de Judith,
v. 1472>>
|
A l'accueil et au professionnalisme
de Mme M. THONNAT
Au sourire de Mlle M. MARCOS
A l'enthousiasme de Mlle M. CRUBEZY
A l'efficacité de Mlle A. CORTEL
A la vitalité de Mr P.
ITEY
Au chapeau melon de Mr C. COINTE
Aux bottes de cuir de Mlle M. RIBIERE
et une mention particulière
A la patience, à la rigueur et
aux enseignements de Mr N. CHLEQ
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Nathanael Rota
1998-09-22