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PDF / BibTeX - GRETSI 2015
DESCRIPTION
Une méthode génétiquement optimisée d’extraction de personnes par coupe de graphe de superpixels pour l’environnement embarqué
• AUTHOR

Christophe CONIGLIO, Cyril MEURIE, Olivier LÉZORAY, Marion BERBINEAU


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@inproceedings {cn-Coniglio-2015-1,
year = {2015},
title = {Une m{\'e}thode g{\'e}n{\'e}tiquement optimis{\'e}e d'extraction de personnes par coupe de graphe de superpixels pour l'environnement embarqu{\'e}},
booktitle = {GRETSI},
author = {C. Coniglio and C. Meurie and M. Berbineau and O. L{\'e}zoray} }


• ABSTRACT

Dans cet article, nous présentons une nouvelle méthode d’extraction de personnes dans des environnements transport. De nombreuses méthodes de soustraction de fond existent dans la littérature, mais n’offrent pas toujours de résultats satisfaisants en conditions réelles et dans un contexte difficile contenant de nombreux verrous scientifiques tels que les changements rapides de luminosité, le bruit, les ombres, l’arrière-plan défilant à travers des parois transparentes. La méthode que nous présentons permet de pallier ces difficultés et est basée sur une segmentation de l’image en superpixels, associée à une coupe de graphe initialisée par une détection de premier plan, paramètrée à l’aide d’un algorithme génétique. La stratégie proposée est alors composée de quatre blocs majeurs: un bloc de pré-traitement qui utilise des filtres et des invariants colorimétriques afin de limiter la présence d’artefacts dans les images; Un bloc de détection de premier plan qui permet de localiser grossièrement la personne dans l’image; Un bloc de post-traitement qui élimine les divers artefacts dont les ombres; Un bloc d’extraction de personnes qui sur-segmente l’image en superpixels puis effectue une classification binaire par une coupe de graphe afin d’extraire précisément la personne de l’arrière-plan. Les tests sont réalisés sur une base de données issue du projet européen BOSS et sont optimisés à l’aide d’un algorithme génétique.


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