Vers le suivi d'objets dans un cadre évidentiel : représentation, filtrage dynamique et association. (toward object tracking using evidential framework : Representation, dynamic filtering and data association)

Les systemes intelligents sont de plus en plus presents dans notre societe a l’instar des systemes de surveillance et de protection de sites civils ou militaires. Leur but est de detecter les intrus et remonter une alarme ou une menace a un operateur distant. Dans nos travaux, nous nous interessons a de tels systemes avec comme objectif de gerer au mieux la qualite de l’information presentee a l’operateur en termes de fiabilite et precision. Nous nous concentrons sur la modalite image en vue de gerer des detections a la fois incertaines et imprecises de facon a presenter des objets fiables a l’operateur.Pour preciser notre probleme nous posons les contraintes suivantes. La premiere est que le systeme soit modulaire, l’une des briques (ou sous-fonctions) du systeme etant la detection de fragments correspondant potentiellement a des objets. Notre deuxieme contrainte est alors de n’utiliser que des informations issues de la geometrie des detections fragmentaires : localisation spatiale dans l’image et taille des detections. Une menace est alors supposee d’autant plus importante que les detections sont de tailles importantes et temporellement persistantes.Le cadre formel choisi est la theorie des fonctions de croyance qui permet de modeliser des donnees a la fois imprecises et incertaines. Les contributions de cette these concernent la representation des objets en termes de localisation imprecise et incertaine et le filtrage des objets.La representation pertinente des informations est un point cle pour les problemes d’estimation ou la prise de decision. Une bonne representation se reconnait au fait qu’en decoulent des criteres simples et performants pour resoudre des sous-problemes. La representation proposee dans cette these a ete valorisee par le fait qu’un critere d’association entre nouvelles detections (fragments) et objets en construction, a pu etre defini d’une facon simple et rigoureuse. Rappelons que cette association est une etape cle pour de nombreux problemes impliquant des donnees non etiquettees, ce qui etend notre contribution au-dela de l’application consideree.Le filtrage des donnees est utilise dans de nombreuses methodes ou algorithmes pour robustifier les resultats en s’appuyant sur la redondance attendue des donnees s’opposant a l’inconsistance du bruit. Nous avons alors formule ce probleme en termes d’estimation dynamique d’un cadre de discernement contenant les ‘vraies hypotheses’. Ce cadre est estime dynamiquement avec la prise en compte de nouvelles donnees (ou observations) permettant de detecter deux principaux types d’erreurs : la duplication de certaines hypotheses (objets dans notre application), la presence de fausses alarmes (dues au bruit ou aux fausses detections dans notre cas). Pour finir nous montrons la possibilite de coupler nos briques de construction des objets et de filtrage de ces derniers avec une brique de suivi utilisant des informations plus haut niveau, telle que les algorithmes de tracking classiques de traitement d’image.Mots cles: theorie des fonctions des croyances, association de donnees, filtrage.