Séance de cours

Suivi multi-objets et réidentification des personnes

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Description

Cette séance de cours couvre le suivi multi-objets (MOT) et la réidentification des personnes (ReID). Il commence par une vue d'ensemble du MOT, en discutant des défis et des tâches connexes. La séance de cours se penche ensuite sur l'énoncé de problème de MOT, en distinguant entre les méthodes de suivi en ligne et hors ligne. Il explique différents paradigmes de suivi, se concentrant sur le suivi par sélection comme approche la plus populaire. La séance de cours présente également une simple méthode de suivi par détection en ligne, détaillant le processus de détection, l'association et l'algorithme hongrois. En outre, il explore le concept de la réidentification des personnes, expliquant la tâche de récupération et l'aspect d'apprentissage métrique. La séance de cours se termine par l'examen des méthodes les plus modernes de suivi par détection en ligne et du processus de formation d'un modèle ReID.

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Concepts associés (24)

Oculométrie

vignette|Vidéo de l'étude du mouvement de l'œil avec la méthode oculométrique. L’oculométrie (en anglais pour « suivi oculaire », ou pour « suivi du regard ») regroupe un ensemble de techniques permettant d'enregistrer les mouvements oculaires. Les oculomètres les plus courants analysent des images de l'œil humain enregistrées par une caméra, souvent en lumière infrarouge, pour calculer la direction du regard du sujet. En fonction de la précision souhaitée, différentes caractéristiques de l'œil sont analysées.

Détection d'objet

thumb|Détection de visage avec la méthode de Viola et Jones. En vision par ordinateur on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une . Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l'apprentissage supervisé et ont des applications dans de multiples domaines, tels la ou la vidéo surveillance.

Corner detection

Corner detection is an approach used within computer vision systems to extract certain kinds of features and infer the contents of an image. Corner detection is frequently used in motion detection, , video tracking, image mosaicing, panorama stitching, 3D reconstruction and object recognition. Corner detection overlaps with the topic of interest point detection. A corner can be defined as the intersection of two edges. A corner can also be defined as a point for which there are two dominant and different edge directions in a local neighbourhood of the point.

Finger tracking

In the field of gesture recognition and , finger tracking is a high-resolution technique developed in 1969 that is employed to know the consecutive position of the fingers of the user and hence represent objects in 3D. In addition to that, the finger tracking technique is used as a tool of the computer, acting as an external device in our computer, similar to a keyboard and a mouse. The finger tracking system is focused on user-data interaction, where the user interacts with virtual data, by handling through the fingers the volumetric of a 3D object that we want to represent.

Learning to rank

Learning to rank or machine-learned ranking (MLR) is the application of machine learning, typically supervised, semi-supervised or reinforcement learning, in the construction of ranking models for information retrieval systems. Training data consists of lists of items with some partial order specified between items in each list. This order is typically induced by giving a numerical or ordinal score or a binary judgment (e.g. "relevant" or "not relevant") for each item.

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Taille correcte de caractéristique : Analyse d'image MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Se penche sur le choix d'une taille de caractéristique appropriée pour l'analyse d'images dans les sciences de la vie, présentant une règle de pouce pour définir la taille de l'objet en pixels.

Computer Vision Basics: Traitement de l'image et détection des caractéristiques

Couvre les bases de la vision par ordinateur, en se concentrant sur les techniques de traitement d'image et la détection de caractéristiques.

Délimitation : Techniques et applications

Explore les techniques de délimitation, y compris la transformation de Hough, l'orientation du gradient et la détection de forme, en soulignant l'importance de combiner des techniques basées sur des graphiques et l'apprentissage automatique.

Détection d'objets : canaux indépendants MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Souligne la nécessité de canaux indépendants lors de la détection d'objets dans les images.

Réseaux neuronaux convolutionnels

Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.

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