Analyse conjointe des attributs et de l'identité
en vision par ordinateur à l'aide d'un modèle
vision-langage
Joint Analysis of Attributes and Identity in Computer Vision Using a Vision–Language Model
Jury
CoDirecteur de these_PRADALIER_Cédric_Georgia Tech Metz
Rapporteur_EMONET_Rémi_Université de Saint-Etienne
Rapporteur_BENOIT_Alexandre_Université Savoie Mont Blanc
Examinateur_GASSO_Gilles_INSA Rouen Normandie
Examinateur_DJERMOUNE_El-hadi_Université de Lorraine
Examinateur_FALL_Mame Diarra_Université de Rouen Normandie
CoDirecteur de these_CLAUSEL_Marianne_Université de Lorraine
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
Georgia Tech-Lorraine
Mention de diplôme
Informatique
Salle des conférences
2 rue Marconi, 57070 Metz
Mots clés
apprentissage automatique,vision par ordinateur,étude de comportement d'une foule,
Résumé de la thèse
L'identification et l'analyse automatique de personnes dans des environne-
ments urbains surveillés constituent aujourd'hui un enjeu majeur en vision
par ordinateur, notamment dans le cadre des systèmes de vidéoprotection
intelligents. Deux tâches essentielles se distinguent : la reconnaissance d'at-
tributs visuels (Person Attribute Recognition, PAR) et la re-identification de
personnes (Person Re-Identification, ReID) à travers un réseau de caméras
hétérogènes.
Keywords
machine learning,computer vision,object detection,Person re identification,Pedestrian attribute recognition,
Abstract
The automatic identification and analysis of individuals in urban surveillance
environments has become a major challenge in computer vision, particularly
within the context of intelligent video surveillance systems. Two key tasks are
central to this domain : Person Attribute Recognition (PAR) and Person Re-
Identification (ReID) across a network of heterogeneous cameras.
