Computer Vision and Pattern Recognition 2012
L'UdeS diffuse une base de données unique sur les méthodes de détection de mouvement
Photo : Michel Caron
Des milliers d’articles ont été écrits dans le monde au sujet de la détection de mouvement et de ses centaines de méthodes. Mais quelle méthode se révèle la meilleure? La base de données Change Detection de la Faculté des sciences, la plus grosse au monde dédiée à la détection de mouvement, peut nous l’apprendre.
Cette collection d’informations vidéo a été implantée en mars 2012 par le professeur Pierre-Marc Jodoin, du Département d’informatique, par Nil Goyette, étudiant à la maîtrise, ainsi que par ses collègues Janusz Konrad et Prakash Ishwar, de l’Université de Boston, et Fatih Porikli, du Mitsubishi Electric Research Labs.
Depuis, les concepteurs de méthode du milieu universitaire et de l’industrie sont invités à télécharger l’outil sur changedetection.net, à tester leur méthode sur ce nouvel ensemble de données, puis à soumettre leur méthodologie et leurs résultats afin qu’ils soient listés dans la banque.
Signalons que les méthodes de détection de mouvement sont utilisées entre autres pour surveiller nos demeures ou nos commerces, pour contrôler notre réseau routier ou pour mener des recherches en écologie comportementale.
Un outil unique en son genre
«En termes simples, la base de données cherche à évaluer qui est bon dans quoi, explique le professeur Jodoin. Cet outil en ligne unique en son genre a permis jusqu’à présent de comparer 21 méthodes de détection de mouvement quant à leur vérité terrain et à la qualité des méthodes. Ce type de comparaison ne s’est encore jamais fait.»
Photo : Mohammad Havaei
La base de données connaît un tel intérêt qu’elle a fait l’objet d’un atelier en analyse vidéo lors de la plus prestigieuse conférence en vision par ordinateur au monde, la Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2012), en juin.
Ainsi, l’équipe a été invitée tout d’abord à présenter et à expliquer cette base de données aux participants de l’atelier. Ensuite, après avoir utilisé l’outil et rédigé un article à son sujet, les auteurs des meilleurs papiers étaient conviés à communiquer leurs résultats. Finalement, on y a décrit l’état de la situation sur la détection de mouvement : réussites, problèmes à résoudre, non résolus et non résolvables.
Cette dernière partie apparaît pour la première fois dans le domaine et elle a permis de se pencher sur des obstacles aussi classiques que le camouflage. De fait, les méthodes de détection éprouvent certaines difficultés avec les subtilités comme les gens vêtus de noir devant un mur foncé, les ombres, le vent, les changements d’illumination, etc. Cet atelier a donné une occasion unique de relativiser.
Avenir certain
Photo : Nil Goyette et Pierre-Marc Jodoin
Il n’y a pas de doute que ces travaux réalisés à l’Université de Sherbrooke deviendront un point de référence pour tous les chercheurs du domaine. Pierre-Marc Jodoin a d’ailleurs assuré la promotion de sa base de données et de son site web au courant de l’été auprès de quelques universités européennes.
«Déjà, on sait que d’autres équipes au Canada, en Allemagne, en Italie, en Australie et en Chine sont intéressées à y collaborer au cours de la prochaine année pour augmenter le nombre de vidéos en ligne et le nombre de méthodes comparées», conclut le chercheur.