Integration of a Pan-Tilt-Zoom camera in a multi RGB+D sensor system in order to get high resolution data for behavior analysis of children and perform real-time tracking.

BRUYAS, Arnaud (2012) Integration of a Pan-Tilt-Zoom camera in a multi RGB+D sensor system in order to get high resolution data for behavior analysis of children and perform real-time tracking. Mémoire thesis, INSA de Strasbourg.

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Résumé

RESUME : Ce document a été rédigé dans le cadre d'un stage pour le compte de l'Ecole Nationale Supérieure de Physique de Strasbourg (ENSPS) et l'Institut National des Sciences appliquées (INSA) de Strasbourg. D'une durée de 5 mois, ce projet a été réalisé au sein du département d'Ingénierie Informatique et Robotique (Center for Distributed Robotics) de l'Université du Minnesota, sous la tutelle de Monsieur Nikos Papanikolopoulos, professeur au sein de l'Université. Ce document a été rédigé dans le but de présenter le travail effectué et les résultats des recherches menées au cours du stage. Le projet présenté dans ce document s'inscrit dans un projet plus large, qui a pour but l'observation d'enfants en bas-âge l'aide de caméras, pour détecter de possibles signes de problèmes mentaux. Après une description du contexte et du sujet du stage, ce document introduit quelques travaux similaires dont certains éléments ont été utilisés au cours du projet. Ensuite, le travail réalisé durant le stage est détaillé et les différents outils utilisés sont expliqués. La première partie du stage a été consacrée à la création d'un programme informatique pour contrôler une PTZ camera, et s'assurer de la faisabilité d'un tracking en temps réel. Dans la suite du projet, un programme a été développé pour le tracking, en utilisant des descripteurs basés sur la covariance (covariance descriptors). Cependant, la rapidité de l'algorithme est fortement liée aux caractéristiques de ce descripteur. Donc en gardant à l'esprit la contrainte temps réel, un Algorithme Génétique a été mis au point afin d'optimiser la composition des descripteurs en fonction de l'objet suivi. Cet AG utilise l'algorithme de suivi développé auparavant comme une boite noire. Les performances à optimiser sont la précision et la rapidité d'exécution du suivi. Les résultats présentés à la fin semblent cohérents, mais rien n'assure que le meilleur descripteur a été trouvé. //////////////////////////////////////////////////////////// TRADUCTION : This document was written in the scope of an internship for the National Superior Physics School of Strasbourg (ENSPS) and the National Institut of Applied Sciences (INSA) of Strasbourg. This five months project occurred in the Center for Distributed Robotics of the University of Minnesota, under the supervision of Nikos Papanikolopoulos, professor at the University and director of the laboratory. This document has been writen to present the work achieved during the internship and to describe the results of the carried out research. The goal of the main project this internship is part of is, the monitoring of children and the detection of possible at-risk markers of mental illnesses using non-intrusive sensors in a lab-school. After introducing the context of the internship and presenting the main project, this paper is focused on the subject of my project, and highlights some related projects and algorithms that act as a basis for the work. Then the work that had been achieved during this period is explained, by presenting the implemented algorithms and analyzing the results. The first part of the project had consisted in designing a software to control a PTZ camera already available in the lab, and ensure the feasibility of a real-time tracking using this device. Then we developed a simple tracking algorithm, using covariance descriptors as a way of representing objects. In the end, despite the low quality of the actual camera hardware, it appears that a real-time tracking is feasible, but highly related to the features used in the descriptor. So keeping in mind the real-time objective, an optimization algorithm has been performed over the descriptor composition. To solve this Multiple Objectives Combinatorial problem, a Genetic Algorithm has been set up, using the tracking algorithm described before as a black box which gives the performances of a descriptor. In the end, different tests had been run over several videos in order to observe the behaviour of the GA. The results are consistent but due to the nature of the GA, nothing ensure that the best combination has been found.

Type de document:Mémoire professionnel (niveau M) (Mémoire)
Mots-clés libres:Real-Time Tracking - Genetic Algorithm for Optimization
Sujets:CL Classification > DDC Dewey Decimal Classification > 600 Technologie (sciences appliquées) > 620 Ingénierie et activités connexes > 629 Autres branches de l'ingénierie
UNERA Classification UNERA > ACT Domaine d'activité UNERA > ACT-8 Mécanique, génie mécanique, mécatronique
UNERA Classification UNERA > DISC Discipline UNERA > DISC-21 Ingénierie et technologies
Divisions:INSA de Strasbourg > Mécatronique
Code ID:1193
Déposé par:Sandra SCHILLIGER
Déposé sur:08 Oct 2012 09:17
Dernière modification le:10 Oct 2012 11:25

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