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Un système de récupération et de classification d’images extraites des caméras de vidéo-surveillance
Autor: Ammar, Sirine
In this thesis, we present a robust descriptor for background subtraction based on an unsupervised anomaly detection algorithm, called DeepSphere which is able to detect moving objects from video sequences. Unlike conventional background-foreground s
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______166::252adf54185bc3ad2d5a3f46ac5cec50
https://theses.hal.science/tel-03619976
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Study and conception of adaptive algorithms and mechan in the Internet of Mobile Things (IoMT)
Autor: Fabian, Philippe
Publikováno v: Embedded Systems. Université Paris-Est, 2020. English. ⟨NNT : 2020PESC2045⟩
The amount of data generated in the Internet of Things (IoT) is increasing at a rapid pace. From the massive deployment of sensors in smart cities to the growing number of smartphone users, the number of connected devices is greater than ever. The ad
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::7dda3fe8552e1ebe8ae7556cacb114d0
https://theses.hal.science/tel-03326687
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Dissertation/ Thesis
Une approche holistique combinant flux temps-réel et données archivées pour la gestion et le traitement d'objets mobiles : application au trafic maritime
Autor: Salmon, Loïc
La numérisation de nos espaces de vie et de mobilités s’est largement accentuée durant la dernière décennie. La multiplication des capteurs de toute nature permettant de percevoir et de mesurer notre espace physique en est le levier principal.
Externí odkaz: http://www.theses.fr/2019BRES0006/document
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Dissertation/ Thesis
Détection d'objets en mouvement à l'aide d'une caméra mobile
Autor: Chapel, Marie-Neige
La détection d'objets mobiles dans des flux vidéo est une étape essentielle pour de nombreux algorithmes de vision par ordinateur. Cette tâche se complexifie lorsque la caméra utilisée est en mouvement. En effet, l'environnement capté par ce t
Externí odkaz: http://www.theses.fr/2017LYSE1156/document
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Dissertation/ Thesis
Vision stéréoscopique temps-réel pour la navigation autonome d'un robot en environnement dynamique
Autor: Derome, Maxime
L'objectif de cette thèse est de concevoir un système de perception stéréoscopique embarqué, permettant une navigation robotique autonome en environnement dynamique (i.e. comportant des objets mobiles). Pour cela, nous nous sommes imposé plusie
Externí odkaz: http://www.theses.fr/2017SACLS156/document
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Dissertation/ Thesis
Robust low-rank and sparse decomposition for moving object detection : from matrices to tensors
Autor: Cordolino Sobral, Andrews
Dans ce manuscrit de thèse, nous introduisons les avancées récentes sur la décomposition en matrices (et tenseurs) de rang faible et parcimonieuse ainsi que les contributions pour faire face aux principaux problèmes dans ce domaine. Nous présen
Externí odkaz: http://www.theses.fr/2017LAROS007/document
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Détection d'objets mobiles dans des vidéos par décomposition en rang faible et parcimonieuse: de matrices à tenseurs
Autor: Andrews Sobral
Publikováno v: Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université de La Rochelle, 2017. English
This thesis introduces the recent advances on decomposition into low-rank plus sparse matrices and tensors, as well as the main contributions to face the principal issues in moving object detection.First, we present an overview of the state-of-the-ar
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::98f6ccce0d6dc533255345455bf50dee
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01692152
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Robust Low-Rank and Sparse Decomposition for Moving Object Detection: from Matrices to Tensors
Autor: Sobral, Andrews
Publikováno v: Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université de La Rochelle, 2017. English
This thesis introduces the recent advances on decomposition into low-rank plus sparse matrices and tensors, as well as the main contributions to face the principal issues in moving object detection.First, we present an overview of the state-of-the-ar
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::07b05b488fc102f6f698e861496cd041
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01692152
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Dissertation/ Thesis
Feature extraction and selection for background modeling and foreground detection
Autor: Pacheco Do Espirito Silva, Caroline
Dans ce manuscrit de thèse, nous présentons un descripteur robuste pour la soustraction d’arrière-plan qui est capable de décrire la texture à partir d’une séquence d’images. Ce descripteur est moins sensible aux bruits et produit un hist
Externí odkaz: http://www.theses.fr/2017LAROS005/document
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Extraction et sélection de caractéristiques pour la détection d’objets mobiles dans des vidéos
Autor: Pacheco Do Espirito Silva, Caroline
Publikováno v: Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université de La Rochelle, 2017. English. ⟨NNT : 2017LAROS005⟩
In this thesis, we present a robust descriptor for background subtraction which is able to describe texture from an image sequence. The descriptor is less sensitive to noisy pixels and produces a short histogram, while preserving robustness to illumi
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::1417c8c7c5495f181c3daee98387889b
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01753482
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