Clustering de visages : vers la construction automatique d'un album photo à partir d'une s equence vidé o

Résumé : Cet article présente une méthode de regroupement de détections d'un même objet vu sur une séquence vidéo, en se plaçant dans le cadre applicatif plus précis de la construction automatique d'un album photo. Nous utilisons une méthode d'analyse globale, basée sur une formalisation probabiliste du problème d'association de données. La solution du problème est alors donnée par une estimation du Maximum A Posteriori (MAP). La principale contribution concerne l'utilisation d'une méthode de suivi locale avant-arrière appliquée à chaque détection. Cela afin d'enrichir l'information d'apparence issue de la détection, par une information spatiale provenant de la construction de pistes locales. Nous introduisons une nouvelle mesure de vraisemblance basée sur la dissimilarité spatio-temporelle entre les pistes. L'algorithme obtenu est alors capable d'adresser des situations où les détections de visages sont éparses. Nous proposons d'utiliser des critères dérivés de la pureté et la pureté inverse d'un clustering pour évaluer les performances de la méthode proposée. La méthode est ensuite comparée à un clustering ascendant hiérarchique, sur deux séquences test réelles.
Type de document :
Communication dans un congrès
ORASIS - Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2011, Praz-sur-Arly, France. 2011
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Contributeur : Peter Sturm <>
Soumis le : mercredi 25 mai 2011 - 14:24:34
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:17:22
Document(s) archivé(s) le : vendredi 9 novembre 2012 - 12:10:32

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Siméon Schwab, Thierry Chateau, Christophe Blanc, Laurent Trassoudaine. Clustering de visages : vers la construction automatique d'un album photo à partir d'une s equence vidé o. ORASIS - Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2011, Praz-sur-Arly, France. 2011. 〈inria-00595741〉

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