Equipe Imagerie Biomédicale d'ANP
Reconnaissance de textures dynamiques pour l'indexation vidéo
Monday, May 30, 2005Renaud PETERI, Center for Mathematics and Computer Science (CWI), Amsterdam, Pays-Bas
Un thème nouveau en analyse et en reconnaissance des textures est leur extension au domaine temporel, appelée "Texture Dynamique". Les textures dynamiques sont des textures variant dans le temps et possédant une certaine périodicité spatiale et temporelle, comme par exemple les feuilles d'un arbre dans le vent, des vagues à la surface d'une rivière ou bien les marches d'un escalator. Dans notre cas, le but ultime est de pouvoir effectuer des requêtes dans des bases vidéos impliquant des textures dynamiques, naturelles ou artificielles. Combiné à une détection d'activités périodiques, cela permettrait des requêtes du type: "Retrouver toutes les séquences dans la base de vidéos montrant une personne creusant près d'un feu et à proximité d'une rivière" La motivation générale de cette recherche est d'utiliser l'information portée par le mouvement pour la reconnaissance d'objets, ce qui est actuellement une information peu exploitée par les systèmes d'indexation. Or, s'il est difficile de reconnaître de l'eau qui bout à partir d'images prises séparément, le système visuel humain peut l'identifier à partir de son "comportement" temporel. Après avoir détaillé les approches existantes pour la reconnaissance de textures dynamiques, nous présenterons une méthode permettant d'extraire des propriétés caractérisant les textures dynamiques. Basés sur le flot "normal" et la régularité de texture à travers toute la séquence, les descripteurs extraits sont rapides à calculer et facilement interprétables. Les résultats de classification sur la base de textures dynamiques du MIT permettent de mettre en évidence l'aspect discriminant des descripteurs choisis. Enfin, nous présenterons les travaux actuels, qui portent notamment sur l'étude des propriétés multi-échelles spatiales et temporelles des textures dynamiques. Des techniques de transformée en ondelettes 3D seront détaillées. Ce travail a été réalisé en collaboration avec Dimitry Chetverikov (Académie des Sciences de Hongrie) et a été soutenu par ERCIM et le NoE européen MUSCLE.
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