Vers une détection de piétons temps réel par apprentissage de forme dans l'image de profondeur

Résumé : Cet article présente une méthode pour la détection des piétons dans une image de profondeur, acquise à partir d'une paire de caméras calibrées (tête stéréoscopique). Nous proposons d'apprendre les caractéristiques d'un piéton à l'aide d'un algorithme de type boosting, à partir de classifieurs faibles issus de caractéristiques statistiques simples des distances à l'intérieur d'une sous-fenêtre de la zone d'analyse. Ces hypothèses seront ensuite confirmées par un second détecteur, classique, basé sur l'analyse de l'apparence visuel des piétons. La méthode ainsi obtenue permet une détection des piétons, à une cadence proche du temps réel, grâce à l'utilisation de la notion d'image intégrale, appliquée au calcul des descripteurs 3D. La méthode proposée est comparée à une méthode de détection d'obstacles verticaux classique sur une séquence vidéo réelle annotée. Elle permet de réduire le nombre de faux positifs d'approximativement 60% par rapport à une méthode de détection d'obstacles, tout en diminuant le temps de calcul.
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 : vendredi 22 juillet 2011 - 11:28:49
Dernière modification le : mercredi 14 février 2018 - 14:18:03
Document(s) archivé(s) le : lundi 12 novembre 2012 - 15:10:08

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Loïc Jourdheuil, Nicolas Allezard, Thierry Chateau. Vers une détection de piétons temps réel par apprentissage de forme dans l'image de profondeur. ORASIS - Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2011, Praz-sur-Arly, France. 2011. 〈inria-00610513〉

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