Systèmes adaptatifs pour la reconnaissance de visages en vidéosurveillance

 

Éric Granger

École de technologie supérieure

 

Domaine : technologies de l'information et des communications

Programme projet de recherche en équipe

Concours 2012-2013

La détection des individus d'intérêt qui sont localisés dans une foule représente un défi important car les scènes sont denses et celles-ci évoluent dynamiquement dans le temps. Le problème fondamental traité dans ce projet de recherche est la conception de systèmes performants pour la reconnaissance de visages dans un contexte de vidéosurveillance numérique.

Une architecture de classification modulaire et adaptative est favorisée pour maintenir un niveau de performance élevé malgré les échantillons de référence qui sont disponibles en nombre limité et caractérisés par des distributions de densité débalancées. Au coeur de l'architecture proposée, un ensemble de détecteurs (EoD) est attribué pour chaque individu, ce qui permet de composer avec les différents types de changements observés dans l'environnement du système. Un algorithme dynamique et multicritère sera développé pour l'optimisation conjointe des paramètres et de l'architecture des détecteurs. Afin d'éviter la dégradation graduelle des performances du système proposé, une nouvelle technique de combinaison Booléenne incrémentale permettra l'intégration de nouveaux détecteurs appris sur de nouvelles données, et d'adapter les fonctions de fusion Booléennes d'un EoD dans l'espace de décision précision-rappel (PROC).

Les informations spatio-temporelles extraites des séquences vidéo lors de la poursuite de visages dans une scène seront exploitées pour fusionner et accumuler la réponse des EoD, et donc réduire les ambiguïtés de détection. Le système proposé sera réalisé avec une plateforme spécialisée GPGPU, et ses performances seront comparées avec des technologies commerciales de pointe.