MEMOIRE DE FIN D'ETUDES MASTER D'INFORMATIQUE REPARATION DES TRAJECTOIRES DE PERSONNES SUIVIES BASEE SUR LE CLUSTERING
Previous PDF | Next PDF |
[PDF] Projet de Fin dEtudes Conception et Réalisation dun outil - LIRIS
LIRIS (Laboratoire d'Informatique en Images et Systèmes d'Information) stage de projet de fin d'études, pour son temps précieux et ses précieux conseils tout transformaton des documents XML », Mémoire de Master encadré par Nabila [ 27] User and Reference Manual, Altova MapForce 2005, http://www altova com/,
[PDF] MASTER 2 Mémoire de fin détude
1 juil 2018 · pour l'obtention du diplôme de Master en Informatique C'est dans ce contexte que s'intègre notre projet de fin d'étude, qui a pour objectif de Chapitres/ 9782212143980/9782212143980 pdf , consulté le 10/05/2018 à 11 h
[PDF] Projet de fin detudes Licence Informatique - limpaf
Département d'Informatique Mémoire de fin d'études Pour l'obtention du diplôme de Licence en Informatique Thème Contribution à la migration du logiciel
[PDF] Analyse, conception et réalisation dun système informatique de
La mise en place d'un systeme informatique de gestion de donnees et de mise en page automatique necessite une etude A technical booklet and a user manual will Pour le confort du lecteur, ce memoire a et6 volontairement scind6 en deux; La base de donnees a donc ete structuree k des fins editoriales, et les
[PDF] Université A/Mira de Béjaia Mémoire de Fin dEtudes Conception et
Depuis l'apparition de l'informatique et son introduction dans le monde économique, les entreprises et entités publiques aspirent à optimiser et à rendre fiable la
[PDF] MEMOIRE DE FIN DETUDES - Centre Inria Sophia Antipolis
MEMOIRE DE FIN D'ETUDES MASTER D'INFORMATIQUE REPARATION DES TRAJECTOIRES DE PERSONNES SUIVIES BASEE SUR LE CLUSTERING
[PDF] Mémoire de Fin détudes Master Une démarche de spécification des
Faculté des Mathématiques, d'Informatique et des Sciences de la matière Département d'Informatique Mémoire de Fin d'études Master Filière : tables Ajax, zones répétées, génération d'états au format PDF, gestion des menus, gestion du
[PDF] Mémoire de projet de fin détude Master Conception dun site Web
Nos collèques de la fin de cycle, qui nous ont donné leurs encouragements l' utilisation des technologies informatiques pour le soutenir cours_info/ I_Doss_3/R E8gles 20de 20transformation 20du 20MCD 20au 20MLD pdf
[PDF] MÉMOIRE DE FIN DÉTUDES - Institut de Mathématiques de
MÉMOIRE DE FIN D'ÉTUDES MOTS CLES : sécurité informatique / sécurité réseau / détection d'intrusions / actions (date de fin de confidentialité) 8Pole Recherche Enseignement Supérieur cf http ://www u-bordeaux1 fr/bx1/pres pdf et
[PDF] MÉMOIRE DIPLÔME DINGÉNIEUR CNAM INFORMATIQUE
6 juil 2001 · Alors que la thèse vise plus particulièrement à effectuer une étude théorique de la 3D pour l'informatique est quelque peu différente de celle du commandes OpenGL et un appel à la fonction glEnd qui en marque la fin
[PDF] mémoire de fin d'étude en littérature française
[PDF] mémoire de fin d'étude exemple
[PDF] mémoire de fin d'étude spécialité didactique
[PDF] mémoire de master 2 sciences du langage
[PDF] mémoire de recherche en travail social vuibert
[PDF] mémoire de recherche méthodologie
[PDF] Mémoire de Stage
[PDF] mémoire deass méthodologie
[PDF] mémoire dec nombre de pages
[PDF] mémoire dec note de synthèse
[PDF] memoire developpement communautaire
[PDF] mémoire développement durable entreprise
[PDF] Mémoire discrimination hommes femmes droit français et international - gestion de carrière
[PDF] mémoire economie collaborative
IINNSSTTIITTUUTT DDEE LLAA FFRRAANNCCOOPPHHOONNIIEE PPOOUURR LL""IINNFFOORRMMAATTIIQQUUEE IINNSSTTIITTUUTT NNAATTIIOONNAALL DDEE RREECCHHEERRCCHHEE EENN IINNFFOORRMMAATTIIQQUUEE
EETT EENN AAUUTTOOMMAATTIIQQUUEE
MMEEMMOOIIRREE DDEE FFIINN DD""EETTUUDDEESS
MASTER D"INFORMATIQUE
RREEPPAARRAATTIIOONN DDEESS TTRRAAJJEECCTTOOIIRREESS DDEE PPEERRSSOONNNNEESS SSUUIIVVIIEESS BBAASSEEEE SSUURR LLEE CCLLUUSSTTEERRIINNGG DDEE PPOOIINNTTSSETUDIANT : CCHHAAUU DDuucc PPhhuu
PROMOTION :
XXIIII
Sous la direction de :
FFrraannççooiiss BBRREEMMOONNDD,, HHDDRR
HANOI, 10 - 2008
1TTAABBLLEE DDEESS MMAATTIIEERREESS
LISTE DES FIGURES ET DE TABLEAU..................................................................... 2
REMERCIEMENTS ........................................................................................................ 3
RESUME.......................................................................................................................... 4
ABSTRACT..................................................................................................................... 5
CHAPITRE I INTRODUCTION............................................................................... 6
1.2 Motivation et Objectif ............................................................................................ 7
1.3 Contribution............................................................................................................ 8
1.4 Environnement de Stage......................................................................................... 8
CHAPITRE II ETAT DE L"ART............................................................................. 10
2.1 Détection et Suivi du Mouvement........................................................................ 10
2.1.1 Détection du mouvement............................................................................... 10
2.1.2 Suivi du Mouvement ..................................................................................... 11
2.2 Amélioration de l"Algorithme de Suivi................................................................ 12
2.3 Conclusion............................................................................................................ 14
CHAPITRE III PRESENTATION DU SYSTEME D"INTERPRETATION DEVIDEO........................................................................................................................... 15
3.1 Détection du Mouvement et Suivi Trame par Trame........................................... 16
3.2 Combinaison de Multiples Caméras..................................................................... 16
3.3 Suivi à long terme des individus, groupe de personnes et la foule....................... 18
CHAPITRE IV REPARATION DES TRAJECTOIRES PAR CLUSTERING DEPOINTS......................................................................................................................... 19
4.1 Notre Approche.................................................................................................... 19
4.2 Caractéristiques d"une trajectoire......................................................................... 20
4.3 Déterminer les Poids des Caractéristiques par l"Algorithme Génétique et
l"Apprentissage........................................................................................................... 22
4.3.1 Mutation et Cross-Over pour l"Algorithme Génétique.................................. 23
4.3.2 Algorithme génétique.................................................................................... 26
4.4 Types de Zones Utilisées dans la Scène............................................................... 27
4.5 Apprentissage des Zones...................................................................................... 28
4.6 Calcul des Triplets de Zones ................................................................................ 30
4.7 Réparer les Trajectoires Perdues .......................................................................... 32
CHAPITRE V EXPERIMENTATION ET VALIDATION................................... 34 CHAPITRE VI CONCLUSION ET PERSPECTIVE............................................ 39REFERENCES............................................................................................................... 41
2 LLIISSTTEE DDEESS FFIIGGUURREESS EETT DDEE TTAABBLLEEAAUUFig 2.1 Illustration de la différence d"images pour détecter le mobile.........................11
Fig 2.2 Le cycle récursif de Kalman.............................................................................12
Fig 3.1 Système d"interprétation de vidéo....................................................................15
Fig 3.2 Illustration du processus de combinaison de multiples caméras......................17Fig 4.1. Illustration d"opérateur Mutation....................................................................25
Fig 4.2. Illustration d"opérateur 'Cross-Over"..............................................................25
Fig 4.3. Les pas de réalisation d"algorithme génétique................................................26
Fig 4.4 Description d"une 'entry zone".........................................................................28
Fig 4.5 Description d"une 'lost-found zone" ................................................................28
Fig 4.6. Résultat de clustering des 8 'lost zones".........................................................29
Fig 4.7 Représentation des clusters par les polygones. ................................................30
Fig 4.8 Illustration de création d"un triplet de zones....................................................31
Fig 4.9 Illustration de l"algorithme de réparation des trajectoires................................33
Fig 5.1 Images capturées avant et après la fusion de la trajectoire à t = 711 s............37
Fig 5.2 Images capturées avant et après la fusion de la trajectoire à t = 903 s.............38
Tableau 5.1 Statistique les donnés dans deux cas : appliquer et sans appliquerl"algorithme de réparation ............................................................................................36
3