MOTION BASED VISION METHODS AND THEIR APPLICATIONS

Soutenance de thèse
  • Quand ? 08/06/2017 à partir de 15:30 (America/Montreal / UTC-400)
  • Où ? Au local D4-2011 de la Faculté des sciences
  • Nom du contact
  • Participants Yi Wang, étudiant au doctorat à l’Université de Sherbrooke
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RÉSUMÉ : Motion detection is a basic video analytic operation on which many high-level computer vision tasks are built upon, e.g., pedestrian detection, anomaly detection, scene understanding and object tracking strategies. Even though a large number of motion detection methods have been proposed in the last decades, some important questions are still unanswered, including: (1) how to separate the foreground from the background accurately even under extremely challenging circumstances? (2) How to evaluate different motion detection methods? And (3) how to use motion information extracted by motion detection to help improving high-level computer vision tasks?

In this thesis, we address the following four problems related to motion detection:

  1. How can we benchmark (and on which videos) motion detection method?
  2. How can we benchmark (and on which videos) scene background modeling methods?
  3. How can we provide fast pixel accurate ground truth for a large motion detection dataset?
  4. How can motion detection help improving the detection of pedestrians?

Membre du jury, président rapporteur : Jean-Pierre Dussault, professeur, Département d’informatique, Faculté des sciences, Université de Sherbrooke

Membre du jury, directeur de recherche : Pierre-Marc Jodoin, professeur, Département d’informatique, Faculté des sciences, Université de Sherbrooke

Membre du jury, évaluateur externe à l’Université de Sherbrooke : Christian Desrosiers, École des technologies supérieures

Membre du jury, évaluateur interne à l’Université de Sherbrooke : Maxime Descoteaux, professeur, Département d’informatique, Faculté des sciences, Université de Sherbrooke

Toutes les personnes intéressées sont cordialement invitées.