Détection non supervisée d'évènements rares dans un flot vidéo : application à la surveillance d'espaces publics

Cette these est une collaboration entre le LAboratoire des Sciences et Materiaux pour l’Electronique et d’Automatique (LASMEA) de Clermont-Ferrand et le Laboratoire Vision et Ingenierie des Contenus (LVIC) du CEA LIST a Saclay. La premiere moitie de la these a ete accomplie au sein de l’equipe ComSee (1) du LASMEA et la deuxieme au LVIC. L’objectif de ces travaux est de concevoir un systeme de video-assistance temps reel pour la detection d’evenements dans des scenes possiblement denses.La videosurveillance intelligente de scenes denses telles que des foules est particulierement difficile, principalement a cause de leur complexite et de la grande quantite de donnees a traiter simultanement. Le but de cette these consiste a elaborer une methode de detection d’evenements rares dans de telles scenes, observees depuis une camera fixe. La methode en question s’appuie sur l’analyse automatique de mouvement et ne necessite aucune information a priori. Les mouvements nominaux sont determines grâce a un apprentissage statistique non supervise. Les plus frequemment observes sont consideres comme des evenements normaux. Une phase de classification permet ensuite de detecter les mouvements deviant trop du modele statistique, pour les considerer comme anormaux. Cette approche est particulierement adaptee aux lieux de deplacements structures, tels que des scenes de couloirs ou de carrefours routiers. Aucune etape de calibration, de segmentation de l’image, de detection d’objets ou de suivi n’est necessaire. Contrairement aux analyses de trajectoires d’objets suivis, le cout calculatoire de notre methode est invariante au nombre de cibles presentes en meme temps et fonctionne en temps reel. Notre systeme s’appuie sur une classification locale du mouvement de la scene, sans calibration prealable. Dans un premier temps, une caracterisation du mouvement est realisee, soit par des methodes classiques de flot optique, soit par des descripteurs spatio-temporels. Ainsi, nous proposons un nouveau descripteur spatio-temporel fonde sur la recherche d’une relation lineaire entre les gradients spatiaux et les gradients temporels en des zones ou le mouvement est suppose uniforme. Tout comme les algorithmes de flot optique, ce descripteur s’appuie sur la contrainte d’illumination constante.Cependant en prenant en compte un voisinage temporel plus important, il permet une caracterisation du mouvement plus lisse et plus robuste au bruit. De plus, sa faible complexite calculatoire est bien adaptee aux applications temps reel. Nous proposons ensuite d’etudier differentes methodes de classification : La premiere, statique, dans un traitement image par image, s’appuie sur une estimation bayesienne de la caracterisation du mouvement au travers d’une approche basee sur les fenetres de Parzen. Cette nouvelle methode est une variante parcimonieuse des fenetres de Parzen. Nous montrons que cette approche est algorithmiquement efficace pour approximer de maniere compacte et precise les densites de probabilite. La seconde methode, basee sur les reseaux bayesiens, permet de modeliser la dynamique du mouvement. Au lieu de considerer ce dernier image par image, des sequences de mouvements sont analysees au travers de chaines de Markov Cachees. Ajoute a cela, une autre contribution de ce manuscrit est de prendre en compte la modelisation du voisinage d’un bloc afin d’ajouter une coherence spatiale a la propagation du mouvement. Ceci est realise par le biais de couplages de chaines de Markov cachees.Ces differentes approches statistiques ont ete evaluees sur des donnees synthetiques ainsi qu’en situations reelles, aussi bien pour la surveillance du trafic routier que pour la surveillance de foule.Cette phase d’evaluation permet de donner des premieres conclusions encourageantes quant a la faisabilite de la videosurveillance intelligente d’espaces possiblement denses.