Abstract FR:

Ce mémoire traite de l'analyse et de l'interprétation du contenu dynamique d'une scène observée par une caméra qui peut être aussi bien statique que mobile. L'approche proposée repose sur l'exploitation exclusive du mouvement apparent dans l'image, et sur l'utilisation d'outils et de modèles statistiques. Le problème implique fondamentalement une étape de segmentation au sens du mouvement. Il est en effet nécessaire de délimiter les régions dans l'image ayant un mouvement apparent différent avant de pouvoir localiser les objets effectivement mobiles ou de pouvoir identifier leur mouvement. Une nouvelle méthode de segmentation au sens du mouvement dans une séquence d'images a été développée. Elle ne requiert pas l'estimation explicite du champ des vitesses apparentes, et permet l'obtention de partitions stables et reliées dans le temps grâce a une approche de régularisation statistique. Ainsi l'interprétation du mouvement peut être effectuée en considérant plus de deux images successives. La caractérisation du contenu dynamique de la scène repose sur une étape intermédiaire réalisant un étiquetage qualitatif générique du mouvement. Celle-ci passe par la mise en place de descripteurs adaptes lies a la géométrie du champ de vitesse apparent, introduits suite a un développement linéaire du champ de vitesse. Un jeu de symboles ou étiquettes correspondant a des configurations cinématiques données est alors défini a partir de ces descripteurs. Le passage numérique-symbolique (des valeurs des descripteurs aux étiquettes qualifiant le mouvement 3d des régions analysées) est résolu par une approche statistique, reposant sur l'utilisation de tests de vraisemblance. Deux tâches d'analyse de scène dynamique ont été abordées : la détection des éléments effectivement mobiles d'une scène observée par une camera en mouvement ; l'identification de trois types de mouvement utiles a la détection d'obstacles pour la navigation d'un véhicule, mouvement approchant, éloignement, mouvement latéral. L'analyse n'implique aucune mesure 3d. Un ensemble significatif d'expérimentations a été mené. Des résultats tout a fait probants ont été obtenus sur des séquences d'images réelles correspondant a des situations complexes de scène d'extérieur