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dc.contributor.author |
Chiheb Amira, Oubraham Sabrina |
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dc.date.accessioned |
2019-02-05T09:36:35Z |
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dc.date.available |
2019-02-05T09:36:35Z |
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dc.date.issued |
2013 |
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dc.identifier.uri |
http://dspace.univ-guelma.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1216 |
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dc.description.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). |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.subject |
Vidéo surveillance, vision par machine, traitement d'images, reconnaissance, comportement humain |
en_US |
dc.title |
Détection de comportements suspects dans une vidéo de surveillance |
en_US |
dc.type |
Working Paper |
en_US |
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