Détection de comportements suspects dans une vidéo de surveillance

Abstract

La vidéosurveillance est une technologie en vogue, elle est très utilisée dans les applications de contrôles d'accès et reste l'un des domaines de vision par ordinateur qui attire l'attention de beaucoup de chercheurs. L’intégration des systèmes de vidéosurveillance dans des endroits publics a rendu possible la surveillance des activités des humains pour garantir une meilleure rentabilité des services de sécurité. Cependant, comment un agent de sécurité peut-il analyser en temps réel des dizaines d’écrans de contrôle avec un taux d’erreur minimal? D’autre part, l’observation des écrans dans une longue durée est un travail ennuyeux. La réponse de ces deux problèmes tient en deux mots : vidéosurveillance. C’est dans ce cadre que nous allons essayer de réaliser un système automatique qui permet de détecter les comportements jugés suspects dans une vidéo de surveillance. Dans ce mémoire nous nous intéressons à la détection de l’individu par la GMM, l’extraction du squelette et le suivi de ce dernier dans des séquences vidéo filmées dans des conditions différentes, et enfin la reconnaissance des comportements suspects par l’intégration d’un simple réseau de neurones (PMC).