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You searched for subject:(Comptage de personnes). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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1. Aziz, Kheir Eddine. Suivi multi-caméras de personnes dans un environnement contraint : The effect of attitude towards money on the perceived value by the consumer.

Degree: Docteur es, Informatique, 2012, Aix Marseille Université

La consommation est considérée comme étant l'une des formes simples de la vie quotidienne. L'évolution de la société moderne a entraîné un environnement fortement chargé d'objets, de signes et d'interactions fondées sur des transactions commerciales. À ce phénomène s'ajoutent l'accélération du renouvellement de l'offre disponible et le pouvoir d'achat qui devient une préoccupation grandissante pour la majorité des consommateurs et oú l'inflation des prix est un sujet récurrent. Compte tenu de cette complexité et de ces enjeux économiques aussi consé- quents, la nécessité de modéliser le comportement d'achat des consommateurs dans les diffé- rents secteurs d'activité présente une phase primordiale pour les grands acteurs économiques ou analystes. En 2008, la société Cliris s'est lancée dans le projet de suivi multi-caméras de trajectoires des clients. En effet, le projet repose sur la mise au point d'un système d'analyse automatique multi-flux basé sur le suivi multi-caméras de clients. Ce système permet d'analy- ser la fréquentation et les parcours des clients dans les surfaces de grandes distributions. Dans le cadre de cette thèse CIFRE, nous avons abordé l'ensemble du processus de suivi multi-caméras de personnes tout en mettant l'accent sur le côté applicatif du problème en apportant notre contribution à la réponse aux questions suivantes :1. Comment suivre un individu à partir d'un flux vidéo mono-caméra en assurant la gestion des occultations ?2. Comment effectuer un comptage de personnes dans les surfaces denses ?3. Comment reconnaître un individu en différents points du magasin à partir des flux vidéo multi-caméras et suivre ainsi son parcours ?

...

Advisors/Committee Members: Fertil, Bernard (thesis director).

Subjects/Keywords: Détection de têtes; Squelette 2D; Comptage de personnes; Classification des apparences; Segmentation de silhouettes; Estimation de pose; Ré-identification de personnes; ...

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APA (6th Edition):

Aziz, K. E. (2012). Suivi multi-caméras de personnes dans un environnement contraint : The effect of attitude towards money on the perceived value by the consumer. (Doctoral Dissertation). Aix Marseille Université. Retrieved from http://www.theses.fr/2012AIXM4093

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Aziz, Kheir Eddine. “Suivi multi-caméras de personnes dans un environnement contraint : The effect of attitude towards money on the perceived value by the consumer.” 2012. Doctoral Dissertation, Aix Marseille Université. Accessed December 12, 2019. http://www.theses.fr/2012AIXM4093.

MLA Handbook (7th Edition):

Aziz, Kheir Eddine. “Suivi multi-caméras de personnes dans un environnement contraint : The effect of attitude towards money on the perceived value by the consumer.” 2012. Web. 12 Dec 2019.

Vancouver:

Aziz KE. Suivi multi-caméras de personnes dans un environnement contraint : The effect of attitude towards money on the perceived value by the consumer. [Internet] [Doctoral dissertation]. Aix Marseille Université 2012. [cited 2019 Dec 12]. Available from: http://www.theses.fr/2012AIXM4093.

Council of Science Editors:

Aziz KE. Suivi multi-caméras de personnes dans un environnement contraint : The effect of attitude towards money on the perceived value by the consumer. [Doctoral Dissertation]. Aix Marseille Université 2012. Available from: http://www.theses.fr/2012AIXM4093

2. Iguernaissi, Rabah. Comptage et suivi de personnes dans un réseau de caméras pour l'analyse comportementale : Counting and tracking people in a cameras’ network for behavioral analysis.

Degree: Docteur es, Mathématiques et informatique, 2018, Aix Marseille Université

L’étude et la compréhension du comportement humain est devenue l’une des problématiques majeures dans différents secteurs d’activités. Ce besoin de comprendre les habitudes des individus a conduit plusieurs entreprises vers l’utilisation de vidéos pour l’analyse et l’interprétation des comportements. Ces raisons ont conduit à l’émergence de travaux de recherches qui ont pour objectif l’automatisation de ces procédures. De ce fait, l’étude du comportement humain est devenue l’un des principaux sujets de recherche dans le domaine de la vision par ordinateur, et de nombreuses solutions d’analyse du comportements basées sur l’utilisation de l’intelligence artificielle ont émergé.Dans ce travail, notre objectif est le développement d’un système qui va permettre de suivre simultanément plusieurs individus dans un réseau multi-caméras dans le contexte de l’analyse comportementale. Pour cela, nous avons proposé un système de suivi qui est composé de trois modules principaux et d’un module de gestion. Le premier est un module de comptage pour mesurer les entrées. Le deuxième module, basé sur l’utilisation de filtres à particules, est un système de suivi mono-caméra destiné à suivre les individus indépendamment dans chacune des caméras. Le troisième module, basé sur la sélection des régions saillantes de chaque individu, sert à la ré-identification et permet d’associer les individus détectés dans les différentes caméras. Enfin, le module de gestion est conçu pour créer des trajectoires sémantiques à partir des trajectoires brutes obtenues précédemment.

The study and the understanding of human behavior has become one of the major concerns for various reasons in different sectors of activity. This need to understand the habits of people led several big firms towards the use of videos surveillance for analyzing and interpreting behaviors. These reasons led to the emergence of research aimed at automating these procedures. As a result, the study of human behavior has become the main subject of several researches in the field of computer vision. Thus, a variety of behavior analysis solutions based on artificial intelligence emerged.In this work, our objective is the proposal of a solution that enable the simultaneous track of several individuals in a multi-camera network in order to reconstruct their trajectories in the context of behavioral analysis. For this, we have proposed a system that is made of three main modules and a management module. The first module is a counting module to measure entries. The second module is a mono-camera tracking system that is based on the use of particle filtering to track individuals independently in each camera. The third module is a re-identification module which is based on the selection of salient regions for each individual. It enables the association of the individuals that are detected in the different cameras. The last module which is the management module is based on the use of ontologies for interpreting trajectories. This module is designed to create semantic trajectories from raw…

Advisors/Committee Members: Drap, Pierre (thesis director), Merad, Djamal (thesis director).

Subjects/Keywords: Étude de comportement; Suivi de personnes; Comptage de personnes; Suivi multi-Caméras; Behavioral analysis; Pedestrians' tracking; Pedestrians' counting; Multi-Cameras tracking; 004

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APA (6th Edition):

Iguernaissi, R. (2018). Comptage et suivi de personnes dans un réseau de caméras pour l'analyse comportementale : Counting and tracking people in a cameras’ network for behavioral analysis. (Doctoral Dissertation). Aix Marseille Université. Retrieved from http://www.theses.fr/2018AIXM0481

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Iguernaissi, Rabah. “Comptage et suivi de personnes dans un réseau de caméras pour l'analyse comportementale : Counting and tracking people in a cameras’ network for behavioral analysis.” 2018. Doctoral Dissertation, Aix Marseille Université. Accessed December 12, 2019. http://www.theses.fr/2018AIXM0481.

MLA Handbook (7th Edition):

Iguernaissi, Rabah. “Comptage et suivi de personnes dans un réseau de caméras pour l'analyse comportementale : Counting and tracking people in a cameras’ network for behavioral analysis.” 2018. Web. 12 Dec 2019.

Vancouver:

Iguernaissi R. Comptage et suivi de personnes dans un réseau de caméras pour l'analyse comportementale : Counting and tracking people in a cameras’ network for behavioral analysis. [Internet] [Doctoral dissertation]. Aix Marseille Université 2018. [cited 2019 Dec 12]. Available from: http://www.theses.fr/2018AIXM0481.

Council of Science Editors:

Iguernaissi R. Comptage et suivi de personnes dans un réseau de caméras pour l'analyse comportementale : Counting and tracking people in a cameras’ network for behavioral analysis. [Doctoral Dissertation]. Aix Marseille Université 2018. Available from: http://www.theses.fr/2018AIXM0481

3. Pop, Ionel. Détection des événements rares dans des vidéos : Detecting rare events in video sequences.

Degree: Docteur es, Informatique, 2010, Université Lumière – Lyon II

Le travail présenté dans cette étude se place dans le contexte de l’analyse automatique des vidéos. A cause du nombre croissant des données vidéo, il est souvent difficile, voire impossible qu’un ou plusieurs opérateurs puissent les regarder toutes. Une demande récurrente est d’identifier les moments dans la vidéo quand il y a quelque chose d’inhabituel qui se passe, c’est-à-dire la détection des événements anormaux.Nous proposons donc plusieurs algorithmes permettant d’identifier des événements inhabituels, en faisant l’hypothèse que ces événements ont une faible probabilité. Nous abordons plusieurs types d’événements, de l’analyse des zones en mouvement à l’analyse des trajectoires des objets suivis.Après avoir dédié une partie de la thèse à la construction d’un système de suivi,nous proposons plusieurs mesures de similarité entre des trajectoires. Ces mesures, basées sur DTW (Dynamic Time Warping), estiment la similarité des trajectoires prenant en compte différents aspects : spatial, mais aussi temporel, pour pouvoir - par exemple - faire la différence entre des trajectoires qui ne sont pas parcourues de la même façon (en termes de vitesse de déplacement). Ensuite, nous construisons des modèles de trajectoires, permettant de représenter les comportements habituels des objets pour pouvoir ensuite détecter ceux qui s’éloignent de la normale.Pour pallier les défauts de suivi qui apparaissent dans la pratique, nous analysons les vecteurs de flot optique et nous construisons une carte de mouvement. Cette carte modélise sous la forme d’un codebook les directions privilégiées qui apparaissent pour chaque pixel, permettant ainsi d’identifier tout déplacement anormal, sans avoir pour autant la notion d’objet suivi. En utilisant la cohérence temporelle, nous pouvons améliorer encore plus le taux de détection, affecté par les erreurs d’estimation de flot optique. Dans un deuxième temps, nous changeons la méthode de constructions de cette carte de mouvements, pour pouvoir extraire des caractéristiques de plus haut niveau — l’équivalent des trajectoires, mais toujours sans nécessiter le suivi des objets. Nous pouvons ainsi réutiliser partiellement l’analyse des trajectoires pour détecter des événements rares.Tous les aspects présentés dans cette thèse ont été implémentés et nous avons construit certaines applications, comme la prédiction des déplacements des objets ou la mémorisation et la recherche des objets suivis.

The growing number of video data makes often difficult, even impossible, any attemptof watching them entirely. In the context of automatic analysis of videos, a recurring request is to identify moments in the video when something unusual happens.We propose several algorithms to identify unusual events, making the hypothesis that these events have a low probability. We address several types of events, from those generates by moving areas to the trajectories of objects tracked. In the first part of the study, we build a simple tracking system. We propose several measures of similarity between trajectories.…

Advisors/Committee Members: Miguet, Serge (thesis director).

Subjects/Keywords: Événement rare; Vidéo; Trajectoire; Carte de mouvement; Comptage de personnes; Modèle de mouvement; Programmation dynamique; Suivi; Modèle de fond; Flot optique; Apprentissage incrémental; Rare event; Video; Trajectory; Mouvement map; Person counting; Mouvement model; Dynamic programming; Dynamic Time Warping; Tracking; Background model; Optical flow; Incremental learning

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APA (6th Edition):

Pop, I. (2010). Détection des événements rares dans des vidéos : Detecting rare events in video sequences. (Doctoral Dissertation). Université Lumière – Lyon II. Retrieved from http://www.theses.fr/2010LYO22023

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Pop, Ionel. “Détection des événements rares dans des vidéos : Detecting rare events in video sequences.” 2010. Doctoral Dissertation, Université Lumière – Lyon II. Accessed December 12, 2019. http://www.theses.fr/2010LYO22023.

MLA Handbook (7th Edition):

Pop, Ionel. “Détection des événements rares dans des vidéos : Detecting rare events in video sequences.” 2010. Web. 12 Dec 2019.

Vancouver:

Pop I. Détection des événements rares dans des vidéos : Detecting rare events in video sequences. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lumière – Lyon II; 2010. [cited 2019 Dec 12]. Available from: http://www.theses.fr/2010LYO22023.

Council of Science Editors:

Pop I. Détection des événements rares dans des vidéos : Detecting rare events in video sequences. [Doctoral Dissertation]. Université Lumière – Lyon II; 2010. Available from: http://www.theses.fr/2010LYO22023

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